在深度学习中，优化算法是非常重要的，因为它们可以帮助我们训练出更好的模型。然而，现有的优化算法需要调整大量的超参数，这是一项非常耗时和困难的任务。此外，现有算法忽略了神经网络结构信息，而采用隐式的体系结构信息或体系结构不可知的距离函数。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142562.html原文链接：https://javaforall.cn
机器学习里的优化算法很多，比如SGD、Adam、AdaGrad、AdaDelta等等，光是它们的迭代公式就已经够让人头疼。
读者朋友大家好！我是过冷水，最近在学习的过程中遇到极值寻优问题，觉得寻优问题是很多人关注的一个知识点，于是就准备开一个新的连载和大家一起来解决极值寻优过程中遇到的问题。
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)作为进化计算的一个分支，是由Eberhart和Kennedy于1995年提出的一种全局搜索算法，同时它也是一种模拟自然界的生物活动以及群体智能的随即搜索算法。 粒子群优化算法起源于鸟群觅食的过程，一个核心机制是每只小鸟各自觅食，并记住一个离食物最近的位置，通过和其他的小鸟交流，得到整个鸟群已知的最佳位置，引导鸟群朝着这个方向继续搜索。 还有两个关键设置：粒子历史最优位置(pBest向量)、群体历史最优位置(gBest向量)。 这里pBest向量是一组向量，它包含了每个粒子的历史最优位置，gBest向量为pBest向量中适应值最高的向量，即全局最优。 说明：算法中一般取要优化的目标函数作为适应值函数，评估适应值的大小，然后更新pBest向量和gBest向量。
上一篇博客是关于蚁群优化算法的，有兴趣的可以看下 https://blog.csdn.net/HuangChen666/article/details/115913181 1. 粒子群优化算法概述 2. 粒子群优化算法求解 2.1 连续解空间问题 2.2 构成要素 2.3 算法过程描述 2.4 粒子速度更新公式 2.5 速度更新参数分析 3. 粒子群优化算法小结 4. MATLAB代码
看到这个标题，很多朋友肯定按捺不住要说「不是吧，又来写这种陈词滥调被人写了几万遍的主题？」，还要附带狗头。我也很无奈啊，想码字奈何没硬货，只能东摘西抄了。不过呢，本文还是和其他相同主题有不同的内容，相信能给大家一点收获~
作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了常用的一些机器学习中常用的优化算法。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 在机器学习的世界中，通常我们会发现有很多问题并没有最优的解，或是要计算出最优的解要花费很大的计算量，面对这类问题一般的做法是利用迭代的思想尽可能的逼近问题的最优解。我们把解决此类优化问题的方法叫做优化算法，优化算法本质上是一种数学方法，常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、Momentum, N
尽管地面实测可以提供较为准确的LAI，不过由于地面实测只能获取点尺度的数据，并且数据获取比较困难，因此受到了极大限制。遥感可以获取大范围、多时相、多光谱的数据，因此可以应用于LAI的估算中。通常使用遥感反演LAI使用的变量都为植被指数，例如NDVI,EVI等。
来源：AI蜗牛车、极市平台本文约9200字，建议阅读10+分钟本文为你简要介绍几种常见的CNN优化方法，并分享相关经验。 作者丨黎明灰烬来源｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/80361782 引言 卷积（Convolution）是神经网络的核心计算之一，它在计算机视觉方面的突破性进展引领了深度学习的热潮。卷积的变种丰富，计算复杂，神经网络运行时大部分时间都耗费在计算卷积，网络模型的发展在不断增加网络的深度，因此优化卷积计算就显得尤为重要。 随着技术的发展，研究人员提出了多种优化算法
雷锋网 AI 研习社按：现代社会环境下，优化思想已经应用到商业、生产、乃至生活的方方面面，在本次公开课中，讲者结合生活场景普及运筹优化的思想，并借助优化问题和具体案例深入剖析定制化算法所能带来的巨大价值。
今天给大家介绍的是美国南卡罗来纳大学的Jianjun Hu等人发表在CrystEngComm上的一篇文章“Contact map based crystal structure prediction using global optimization”。目前，全局优化算法与第一性原理自由能计算相结合，以预测晶体组成或晶体结构。这些方法虽然可以在搜索过程中利用某些晶体模式，但它们却不利用晶体结构中所体现的原子构型的隐式规则和约束。在这里，作者提出了一种基于全局优化的算法，CMCrystal，基于原子接触图的对晶体结构进行重构。实验表明，给定某些晶体材料的原子接触图，重建晶体结构是可行的，但要实现其他材料的成功重建，需要更多的几何或物理化学约束。
免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原，可行解对应抗体（B细胞），可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以将优化问题的寻优过程与生物免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程对应起来，将生物免疫应答中的进化过程抽象成数学上的进化寻优过程，形成一种智能优化算法。它具有一般免疫系统的特征，采用群体搜索策略，通过迭代计算，最终以较大的概率得到问题的最优解。相对于其他算法，免疫算法利用自身产生多样性和维持机制的特点，保证了种群的多样性，克服了一般寻优过程（特别是多峰值的寻优过程）的不可避免的“早熟”问题，可以求得全局最优解。免疫算法具有自适应性、随机性、并行性、全局收敛性、种群多样性等优点。 1.2 算法操作步骤 （1）首先进行抗原识别，即理解待优化的问题，对问题进行可行性分析，提取先验知识，构造出合适的亲和度函数，并制定各种约束条件。 （2）然后初始化抗体群，通过编码把问题的可行解表示成解空间中的抗体，在解的空间内随机产生一个初始种群。 （3）对种群中的每一个可行解进行亲和度评价。（记忆单元的更新：将与抗原亲和性高的抗体加入到记忆单元，并用新加入的抗体取代与其亲和性最高的原有抗体（抗体和抗体的亲和性计算）） （4）判断是否满足算法终止条件；如果满足条件则终止算法寻优过程，输出计算结果；否则继续寻优运算。 （5）计算抗体浓度和激励度。（促进和抑制抗体的产生：计算每个抗体的期望值，抑制期望值低于阈值的抗体；可以知道与抗原间具有的亲和力越高，该抗体的克隆数目越高，其变异率也越低） （6）进行免疫处理，包括免疫选择、克隆、变异和克隆抑制。 免疫选择：根据种群中抗体的亲和度和浓度计算结果选择优质抗体，使其活化； 克隆：对活化的抗体进行克隆复制，得到若干副本； 变异：对克隆得到的副本进行变异操作，使其发生亲和度突变； 克隆抑制：对变异结果进行再选择，抑制亲和度低的抗体，保留亲和度高的变异结果。 （7）种群刷新，以随机生成的新抗体替代种群中激励度较低的抗体，形成新一代抗体，转步骤（3）。 免疫算法运算流程图
拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。
听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？-深度学习世界。 深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但所需的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam 算法正为此而生！ Adam 优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。本文分为两部分，前一部分简要介绍了 Adam 优化
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但所需的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam 算法正为此而生！ Adam 优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。本文分为两部分，前一部分简要介绍了 Adam 优化算法的特性和其在深度学习中
分布式优化理论和算法近年来在多智能体系统中得到了广泛的发展与应用，目前在机器学习领域也正在受到越来越多的关注。本文主要介绍目前分布式优化算法的分类和研究现状，以及作者在该方向的一些工作。
性能是衡量软件架构的重要质量属性之一，它涉及到软件系统响应速度、处理能力、资源利用效率等多个方面。
在大规模数据采集的场景中，高效的任务调度是关键之一。通过利用优化算法，我们可以提高爬虫任务的调度效率，加快数据采集速度，并有效利用资源。本文将为您介绍如何利用优化算法来优化爬虫任务调度，实现高效的批量采集。
优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。归纳而言，最优化问题分为函数优化问题和组合优化问题两大类，其中函数优化的对象是一定区间的连续变量，而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。
1 . 模型或模式结构 : 通过 数据挖掘过程 得到知识 ; 是算法的输出格式 , 使用 模型 / 模式 将其表达出来, 如 : 线性回归模型 , 层次聚类模型 , 频繁序列模式 等 ;
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种模拟自然界群体行为的进化算法，通过模拟鸟群、鱼群等集体行为，实现在搜索空间中找到最优解的目标。本文将介绍粒子群优化算法的基本原理、算法流程以及应用领域，并探讨其在进化算法中的重要性和优势。
粒子群优化算法（PSO）最初是由Kennedy和Eberhart博士于1995年受人工生命研究的结果启发，在模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为时提出的一种基于群体智能的演化计算技术。 PSO是一种随机全局优化技术，通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。由于PSO算法独特的优势，在工程领域中收到研究者的广泛关注。 PSO算法归根到底是一种利用随机法求多维函数特定区域的最值的算法。
本文从一个经典的优化函数开始，引出智能优化算法的价值。下图为2 维 Schwefel 函数的 3-D 曲面图，其中 x 和 y 的范围均为 [−500;500]，且仅取整数。从图上可以看出，除了位于右下角的全局最优解 (421;421) 外， Schwefel 函数还存在大量局部最优解。图中给出了三组局部最优解的实例，分别为 (204;−500)、 (421;−303) 和 (421;204)。
在分布式算法改进后，算法因为分布式情况，存在通信、等待、同步、异步等问题，导致算法的空间复杂度、时间复杂度，没有达到预想的情况，针对机器学习的单体算法和分布式算法的优化方法，本节就来介绍相关原理和实现方法
今天给大家带来一篇关于算法排序的分类,算法的时间复杂度,空间复杂度,还有怎么去优化算法的文章,喜欢的话,可以关注,有什么问题,可以评论区提问,可以与我私信,有什么好的意见,欢迎提出.
决策树是一种非参数的监督学习方法，它主要用于分类和回归问题。 决策树模型通过一系列if then决策规则的集合，将特征空间划分成有限个不相交的子区域，对于落在相同子区域的样本，决策树模型给出相同的预测值。
Adam相信很多读者已经了解了，Weight Decay解释起来也比较容易，为了防止过拟合，在计算损失函数时需要增加L2正则项：
MOCSO（Multi-Objective Competitive Swarm Optimizer）是PSO（粒子群优化算法）的变体
数据驱动的进化优化是什么，仅仅就是数据+优化算法吗？数据驱动的进化优化适用于哪些应用场景？传统的数学优化方法是否迎来了新一轮的挑战。本文将为您深入浅出的解答以上问题。
为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重，提升了算法的寻优性能。因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。
如果你正在构建一个语音识别系统。系统通过输入一个音频剪辑A，并对每个可能的输出语句S计算某个Score_A(S)来工作。例如，给定输入音频A，你可能尝试去估计Score_A(S) = P(S|A)，即正确输出转录语句是S的概率。
学习编程拼图理论的框架整理 介绍 机器学习是大数据技术的制高点，是大数据技术人员核心竞争力之所在，是企业大数据使用的灵魂，是每个想在大数据领域的有卓越价值的技术人员都必须掌握的内容！ Spark 在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。 同时 Spark 的拥有非常出色的容错和调度机制，确保系统的高效稳定运行，Spark 目前的发展理念是通过一个计算框架集合 SQL、Machine Learning、Graph Computing、Streaming Computing 等多种功能
优化问题一般可分为两大类：无约束优化问题和约束优化问题，约束优化问题又可分为含等式约束优化问题和含不等式约束优化问题。
今天给大家介绍来自杨森制药Generative AI Team的Jörg Kurt Wegner等人以及来自英国伦敦帝国理工学院化学工程系CPSE的Ehecatl Antonio del Rio-Chanona共同发表在nature machine intellgence上的一篇文章《A geometric deep learning approach to predict binding conformations of bioactive molecules》。分子优化的关键在于理解配体和靶蛋白之间的相互作用。作者提出了一种能够预测配体和靶蛋白结合构象的几何深度学习方法。具体的，该模型能够学习每一个配体-靶体对的基于距离似然的statical potential。这种potential能够结合全局优化算法重新构建出配体的实验性结合构象。作者提出，同已有的用于对接和筛选任务中的评分函数相比，这种基于距离似然的potential有类似或者更好的效果。
寄语：优化算法是一个超参数，一个优化算法不是适合所有损失函数的，没有哪个优化算法是绝对的好或绝对的坏，是要根据损失函数判断的
深度学习常常需要大量的时间和计算机资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但需要的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam算法正为此而生！
作者｜Juliuszh，https://zhuanlan.zhihu.com/juliuszh，仅作交流学习分享，如有侵权联系删除，谢谢
受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智 能计算也称为计算智能( c o m p u t a t i o n a l intelligence, CI)。
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。
拓扑优化（Topology optimization）是基于有限元技术、数值分析与优化理论，在满足给定的约束条件下，寻找设计域内最优材料分布，进而实现表征结构性能指标的目标函数（如刚度、强度、重量等）达到最优，在航空航天、材料工程、化学工程等领域具有广泛的应用。很久之前Nature的一篇文章（Giga-voxel computational morphogenesis for structural design）采用拓扑优化算法对机翼结构进行优化设计，巧合的是其优化结果表明：在一定的边界条件下，最优的结果（刚度最大）与鸟类翅膀骨骼具有相似性。
当你刚开始学习机器学习时，可能最有趣的就是优化算法，具体来说，就是梯度下降法优化算法，它是一个一阶迭代优化算法，用来使成本函数最小化。
超参数是在模型训练之外设置的选项，不会在训练过程中被优化或更改。相反，需要在训练之前手动设置它们，并且对模型的性能有很大的影响。
以神经网络为基础的深度学习技术已经在诸多应用领域取得了有效成果。在实践中，网络架构可以显著影响学习效率，一个好的神经网络架构能够融入问题的先验知识，稳定网络训练，提高计算效率。目前，经典的网络架构设计方法包括人工设计、神经网络架构搜索（NAS）[1]、以及基于优化的网络设计方法 [2]。人工设计的网络架构如 ResNet 等；神经网络架构搜索则通过搜索或强化学习的方式在搜索空间中寻找最佳网络结构；基于优化的设计方法中的一种主流范式是算法展开（algorithm unrolling），该方法通常在有显式目标函数的情况下，从优化算法的角度设计网络结构。
在信息流推荐业务场景中普遍存在模型或策略效果依赖于“超参数”的问题，而“超参数"的设定往往依赖人工经验调参，不仅效率低下维护成本高，而且难以实现更优效果。因此，本次赛题以超参数优化为主题，从真实业务场景问题出发，并基于脱敏后的数据集来评测各个参赛队伍的超参数优化算法。本赛题为超参数优化问题或黑盒优化问题：给定超参数的取值空间，每一轮可以获取一组超参数对应的Reward，要求超参数优化算法在限定的迭代轮次内找到Reward尽可能大的一组超参数，最终按照找到的最大Reward来计算排名。
粒子群算法的发展过程。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图像处理、大地测量等众多领域都得到了广泛的应用。 随着应用范围的扩大，PSO算法存在早熟收敛、维数灾难、易于陷入局部极值等问题需要解决，主要有以下几种发展方向。
MATLAB非线性优化fmincon_数学_自然科学_专业资料。精心整理 act…
本文介绍了深度学习中常用的优化算法，包括一阶优化算法（如SGD、Adam等）和二阶优化算法（如SGD+momentum、Adam等），并分析了它们在实际应用中的优缺点以及不同场景下的使用。
论文地址：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2023.2254048
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
