本文整理汇总了C++中MatrixXi::middleRows方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：C++ MatrixXi::middleRows方法的具体用法？C++ MatrixXi::middleRows怎么用？C++ MatrixXi::middleRows使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类MatrixXi的用法示例。
在下文中一共展示了MatrixXi::middleRows方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的C++代码示例。
示例1: miniBatchSGD
//mini batch stochastic gradient descent
void Softmax::miniBatchSGD(MatrixXd &trainingData,MatrixXi &labels,double lambda,
double alpha,int maxIter,int batchSize)
{
//get the binary code of labels
MatrixXd thetaGrad(theta.rows(),theta.cols());
MatrixXd miniTrainingData(trainingData.rows(),batchSize);
MatrixXi miniLabels(batchSize,1);
int iter = 1;
int numBatches = trainingData.cols() / batchSize;
//test
cout << "numBatches: " << numBatches << endl;
//end test
//mini batch stochastic gradient decent
for(int i = 0; i < maxIter;i++)
{
double J = 0;
// compute the cost
for(int j = 0;j < numBatches; j++)
{
//test
cout << i << " " << j << endl;
//end test
miniTrainingData = trainingData.middleCols(j * batchSize,batchSize);
miniLabels = labels.middleRows(j * batchSize,batchSize);
J += computeCost(lambda,miniTrainingData,miniLabels,thetaGrad);
if(miniTrainingData.cols() < 1 || miniTrainingData.rows() < 1)
{
cout << "Too few training examples!" << endl;
}
if(fabs(J) < 0.001)
{
break;
}
//update theta
theta -= thetaGrad * alpha;
}
J = J / numBatches;
cout << "iter: " << iter++ << " cost: " << J << endl;
}
}