lm演算法程序
Ⅰ 什麼是Levenberg-Marquart演算法
中文譯文：列文伯格-馬誇爾特法，是最優化演算法中的一種。
最優化演算法是尋找使得函數值最小的參數向量。它的應用領域非常廣泛，如：經濟學、管理優化、網路分析、最優設計、機械或電子設計等等。
根據求導數的方法，可分為2大類。
第一類，若f具有解析函數形式，知道x後求導數速度快。
第二類，使用數值差分來求導數。
根據使用模型不同，分為非約束最優化、約束最優化、最小二乘最優化。
附LM演算法例子：
在LM演算法中，每次迭代是尋找一個合適的阻尼因子λ，當λ很小時，演算法就變成了GAuss-Newton法的最優步長計算式，λ很大時，蛻化為梯度下降法的最優步長計算式。
Ⅱ MATLAB 中 LM演算法的函數是什麼
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/16063-lmfsolve-m-levenberg-marquardt-fletcher-algorithm-for-nonlinear-least-squares-problems
Calling of the function is rather simple:
[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0); % or
[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,'Name',Value,...); % or
[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,Options) % .
去看吧
好像沒有二維的.
你最好看看這個函數,根據LM演算法的意義修改一下
Ⅲ Levenberg-Marquardt演算法誰知道急
這是最小二乘擬合中的一種演算法，外文的參考資料很多。你可查閱數值計算方法的書中的最小二乘擬合的相關內容。要真正搞清楚的確不易。不過有現成的演算法程序可以使用。例如http://users.bigpond.net.au/amiller/lm.zip
Ⅳ 基於MATLAB的神經網路BP演算法改進LM演算法的交通流量的源代碼！
matlab2010程序。x,t為流量數據和分類結果。
net = feedforwardnet(20);
net.trainFcn = 'trainlm';
net = train(net,x,t);
view(net)
y = net(x);
perf = perform(net,y,t);
Ⅳ LM演算法的迭代公式如下：的翻譯是：什麼意思
你好!
LM演算法的迭代公式如下
The iterative formula of LM algorithm is as follows
Ⅵ 求用C語言編的LM擬合演算法（Levenberg-Marquardt 演算法）
http://wenku..com/link?url=__T_FJ94kfzm1wmvsr7MlDifKLT7ZWcG
Ⅶ 為何微軟系統中一LM和NTLM兩種演算法並存
為何微軟系統裝的Lim和until的兩種演算法，並從可能是，這也是一個存在的一種趨勢。
Ⅷ 關於神經網路LM訓練演算法的一些問題
1.初始權值不一樣，如果一樣，每次訓練結果是相同的 2.是 3.在train之前修改權值，IW,LW,b，使之相同 4.取多次實驗的均值 一點淺見，僅供參考
Ⅸ MATLAB中訓練LM演算法的BP神經網路
1.初始權值不一樣，如果一樣，每次訓練結果是相同的
2.是
3.在train之前修改權值，IW,LW,b，使之相同
4.取多次實驗的均值
一點淺見，僅供參考
訓練誤差是否降到一定范圍內，比如1e-3，
將訓練樣本回代結果如何，
訓練樣本進行了預處理，比如歸一化，而測試樣本未進行同樣的處理
這樣的歸一化似有問題，我也認為「測試數據的歸一化也用訓練數據歸一化時得出的min和max值」，
請參考這個帖子http://www.ilovematlab.cn/thread-27021-1-1.html
測試數據帶入訓練好的神經網路誤差當然不會達到1e-5，這是預測啊。
但將訓練數據帶入誤差必然是1e-5，演算法終止就是因為達到這個誤差才終止，這個誤差是由訓練數據的輸入、輸出以及神經網路的權值、激活函數共同決定的，神經網路訓練完後，權值、激活函數定了，同樣的數據再代入神經網路，誤差會不等於1e-5？
第二個問題：不可能每個值都達到1e-5，1e-5是MSE（mean square error），它們的平方和除以總數再開方，mse（E）必為1e-5
另外，LM演算法雖然訓練最快，但是預測精度一般不好，不如gdm，gdx