LMS算法，即为最小均方差，求的是误差的平方和最小。 利用梯度下降，所谓的梯度下降，本质上就是利用导数的性质来求极值点的位置，导数在这个的附近，一边是大于零，一边又是小于零的，如此而已。。。 而这个里，导数的正负性，是依靠误差的正负来决定的，懒得多说，大致如图： ...
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2016-05-13 09:24:01
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本篇只给出实现的代码，下一篇将讲一讲实现的原理，及其Adline网络中的LMS算法原理。 包含两个类： 网络类： 运行的结果截图： ...
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2016-05-13 08:31:29
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Basis(基础)：MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计)，QP(Quadratic Programming 二次规划)， CP(Conditional Probability条件概率)，...
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2016-05-07 07:58:05
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Basis(基础)： MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计)，QP(Quadratic ...
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2016-05-05 07:02:42
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一、回声消除算法模型 先来分析下自适应回声消除的主要组成部分，大体上可以把回声消除模型分为两个部分 横向滤波器用脉冲响应w(n)【有的地方也称为回声路径】与远端说话者信号u(n)卷积得到回声估计，并用y(n)表示该估计。麦克风输出信号做为期望响应d(n)，从期望响应d(n)中减去滤波器的”合成回声” ...
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2016-04-25 09:12:00
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形式：
采用sigmoid函数：g(z)=11+e?zg(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}
其导数为g′(z)=(1?g(z))g(z)g^\prime(z)=(1-g(z))g(z)
假设：
即：
若有m个样本，则似然函数形式是：
对数形式：
采用梯度上升法求其最大值
求导：
更新规则为：
可以发现，则个规则形式上和LMS更新规则是一样...
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2016-04-22 19:32:34
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形式 h(x)=∑i=0nθixi=θTxh(x)=\sum_{i=0}^n\theta_ix_i=\theta^Tx代价函数:J(θ)=12∑i=1m(h(x(i)θ)?y(i))2J(\theta)=\frac{1}{2}\sum_{i=1}^m(h(x_\theta^{(i)})-y^{(i)})^2
LMS(Least Mean Squares)算法参数更新原则
梯度下降法，参数沿着使代价...
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2016-04-22 19:27:11
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Basis(基础)：MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计)，QP(Quadratic ...
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2015-10-11 00:28:07
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Basis(基础)：MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计)，QP(Quadratic ...
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2015-09-08 15:30:02
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一、感知器算法和LMS算法 感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。 感知器算法存在如下问题：不能推广到一般的前向网络中；函数不是线性可分时，得不出任何结果。 而由美国斯坦福大学的Widrow和Hoff在研究自适...
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2015-08-03 18:41:35
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