lm演算法案例

『壹』 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

『貳』 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

『叄』 lm是啥意思

多重含義簡稱一. lm，聯盟（LianMeng）拼音的縮寫。
二.在醫學詞彙里主要指的是光鏡照片。(light microscope)
三.LM 曲線：流動性偏好-貨幣供給（Liquidity preference-Money supply），LM是貨幣市場均衡時，表示產出Y和利率R之間關系的曲線 。
四.對應BL一詞的boy love含義以及本詞條的含義二，LM有時候也用於和BL撇清關系，也就是，聲明自己是直的
五.浪漫（LangMan）的簡稱。
六.小說《Harry Potter》中人物盧修斯·馬爾福（Lucius Malfoy）的縮寫，哈利的同學德拉科.馬爾福的父親。
七.Levenberg-Marquardt演算法縮寫。它是使用最廣泛的非線性最小二乘演算法，中文為列文伯格-馬誇爾特法。它是利用梯度求最大（小）值的演算法，形象的說，屬於「爬山」法的一種。它同時具有梯度 法和牛頓法的優點。當λ很小時，步長等於牛頓法步長，當λ很大時，步長約等於梯度下降法的步長。
八.LM是lady gaga的粉絲Little Monster的簡稱。
九.LM是Long March(長征的英文)的簡稱，用在長征系列運載火箭上。
十.LM表示淺紅，常在墨水外包裝上看到。同時M：品紅、Y：黃、C：藍、K：黑、LC：淺紅。
十一.LM是鍾漢良的粉絲"良民"的縮寫形式。鍾漢良的粉絲，鍾漢良的良民。
十二.LM是登月艙的縮寫詞（Lunar Mole）
十三.LM是單位(流明)的縮寫詞.
其他含義
光通量的單位。發光強度為1坎德拉(cd)的點光源，在單位立體角（1球面度）內發出的光通量為「1流明」。英文縮寫(lm)。
所謂的流明簡單來說，就是指蠟燭一燭光在一公尺以外的所顯現出的亮度.一個普通40瓦的白熾燈泡，其發光效率大約是每瓦10流明，因此可以發出400流明的光. 40瓦的白熾燈220伏時，光通量為340流明。光通量是描述單位時間內光源輻射產生視覺響應強弱的能力，單位是流明，也叫明亮度。投影儀表示光通量的單位是ANSI流明，ANSI流明是美國國家標准化協會制定的測量投影儀光通量的標准，它測量屏幕"田"字形九個交叉點上的各點照度，乘以面積，再求九點的平均值，即為該投影儀的ANSI流明。流明值越高表示越亮，明亮度越高則在投影時就不需要關燈。
LM是拉格朗日乘子法的縮寫
LM也是「天黑請閉眼」（游戲）中平民（亂民）的簡稱。[1]

『肆』 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

『伍』 lm是什麼意思

LM具有多重含義：

1、LM是英文 Love Marriage里的縮寫，英文的意思里是指愛情和婚姻的意思。

2、在醫學詞彙里主要指的是光鏡照片（light microscope）。

3、浪漫（LangMan）的簡稱。

4、Levenberg-Marquardt演算法縮寫。它是使用最廣泛的非線性最小二乘演算法，中文為列文伯格-馬誇爾特法。它是利用梯度求最大（小）值的演算法，形象的說，屬於「爬山」法的一種。

(5)lm演算法案例擴展閱讀

L-M方法由D.W.Marquardt於1963年提出，他是根據1944年K.Levenbevg的一篇論文發展的。這種方法是把最速下降法和線性化方法（泰勒級數）加以綜合的一種方法。

因為最速下降法適用於迭代的開始階段參數估計值遠離最優值的情況，而線性化方法，即高斯牛頓法適用於迭代的後期，參數估計值接近最優值的范圍內。兩種方法結合起來可以較快地找到最優值。

『陸』 BPG法LM在哪

路由器下的控制包內。bpg和LM是兩種演算法，BGM演算法是圖像編碼和解碼具體演算法核心是離散餘弦變換、Huffman編碼、算術編碼等技術等。LM演算法全稱:Levenberg-Marquardt演算法是最優化演算法中的一種。同時具有梯度法和牛頓法的優點。當λ很小時,步長等於牛頓法步長,當λ很大時,步長約等於梯度下降法的步長。

『柒』 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

『捌』 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);

『玖』 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