基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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deep-learning personal practice 深度学习个人练习，该项目实现了深度学习中一些常用的算法，内容包括： 四种初始化方法：zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。 深度神经网络 正则化 dropout 三种梯度下降方法：BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、forward propagation、backward propagati

在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上，利用边缘检测算子选取自适应参数，构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型，并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果表明，自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息，得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。

nmf的matlab代码SDGNMF 用于图像共聚的稀疏双图正则化NMF 此存储库实现了Jing Sun等人针对“稀疏双图正则化NMF进行图像共聚”提出的聚类算法的迭代更新过程。此代码在人脸上进行聚类实验（ORL-32和PIE-pose27 ）和对象（COIL20）数据集以获得AC和NMI，然后验证SDGNMF的聚类有效性。 此外，该代码还可以显示我们的稀疏性研究和运行时间，以便与其他基于NMF的聚类方法进行比较。 依存关系 该代码支持Matlab。 跑步 主目录 下载本文 引文 如果您认为此代码有用，请引用： 孙静，王志辉，孙富明，李浩杰*。 用于图像共聚的稀疏双图正则化NMF。 神经计算，2018，316（NOV.17）：156-165。

L1正则化技术F(w;x,y)=J(w;x,y)+α∣∣w∣∣1=J(w;x,y)+α∑i=1n∣wi∣假设w∗是损失函数J(w;x,y)最优解，J(w;x,y)在w∗处泰勒展J(w;x,y)=J(w∗;x,y)+J′(w∗;x,y)(w−w∗)+12!J′′(w∗;x,y)(w−w∗)2  ∵w∗是J(w;x,y)最优解，则J′(w∗;x,y)=0，则可以去除J(w∗;x,y)+12!J′′(w∗;x,y)(w−w∗)2J′′是二阶导数，当是高维的时候就变成了H矩阵了。J(w∗;x,y)+12!H(w−w∗)2∴F(w;x,y)=J(w;x,y)+α∣∣w∣∣1=J(w∗;x,y)+12!H

笔者在给同事培训“数据预处理”专题时使用的ppt，共3讲。分别是： 数据预处理1_总体介绍_标准化与正则化 数据预处理2_缺失值处理 数据预处理3_降维处理 主要内容是对数据预处理的框架式总结，来源均来自互联网（如有侵权请评论告知，谢谢）。

增长速度 通过有效的锚图正则化可扩展的半监督学习 BibTeX： @article {wang2016scalable， title = {通过有效的锚图正则化可扩展的半监督学习}， 作者= {王蒙，符和富，魏杰和郝，石杰和陶，大成和吴信东}， journal = {IEEE知识和数据工程交易}， 音量= {28}， 数字= {7}， pages = {1864--1877}， 年= {2016}， Publisher = {IEEE}}

L1/2范数正则化模型修正方法在结构损伤识别中的应用，洪祖江，田福志，针对结构发生损伤时损伤参数具有稀疏性，本文基于灵敏度分析的有限元模型修正方法，提出一种结合L1/2范数正则化过程的结构损伤识�

l-曲线矩阵代码RSBEM MATLAB中的正则化Stokeslet边界元方法 自述文件 该存储库是做什么用的？ 该存储库包含正则化的Stokeslet边界元方法（RSBEM）的MATLAB实现，用于模拟3D中的低雷诺数“蠕变”流。 它受到（1）的极大启发，但是利用了二阶曲面三角形曲面网格和一些性能改进。 到目前为止，它主要用于模拟游泳的单鞭毛细菌（2）和游泳鞭毛的鞭毛虫（3），但已尽力使代码保持通用，因此可以在其他模型中对其他几何形状和低雷诺数问题进行建模。未来。 Salome平台（）已用于生成几何图形和网格。 与此相关的python脚本也适用于弯曲杆细菌和螺旋细菌鞭毛。 该代码正在进行中。 它尚未被记录，易于使用等，但是我正在朝着这个目标努力。 （1）DJ Smith，一种边界元素正则Stokeslet方法，适用于纤毛和鞭毛驱动的血流。 皇家学会会议录A：数学，物理和工程科学。 465，3605–3626（2009）。 （2）R. Schuech，T。Hoehfurtner，D。Smith和S. Humphries。 运动弯曲细菌是帕累托最优的。 准备中提交给Science（3）L