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机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法（Gradient Descent）处理，那么搞懂什么是梯度，什么是梯度下降法就非常重要。 提到梯度，就必须从导数（deriv
借用古代炼丹的一些名词，我们可以把训练模型中的数据比做炼丹药材，模型比做炼丹炉，火候比做优化器。那么我们知道，同样的药材同样的炼丹炉，但是火候不一样的话，炼出来的丹药千差万别，同样的对于深度学习中训练模型而言，有时候模型性能不好，也许不是数据或者模型本身的原因，而是优化器的原因。由此可见优化器对于深度学习来说是多么重要了，那么今天小编就带大家了解一些常见的优化器。
2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国 倒计时5天 2018，想要follow最火的区块链技术？你还差一场严谨纯粹的技术交流会——2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国将于2018年3月30-31日登陆北京喜来登长城饭店。追求专业性？你要的这里全都有：当超强嘉宾阵容遇上业界同好的脑洞大联欢，1+1=无限可能，目前门票预购火热进行中。 活动详情： http://dwz.cn/7FI1Ch 作者 | Julius 来源 | 机器学习炼丹记（公众号ID：Julius-AI） （一）一个框架看懂优化算
1. 前言 熟悉机器学习的童鞋都知道，优化方法是其中一个非常重要的话题，最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简单，coding 方便，是训练模型的必备利器之一。这篇文章主要总结一下使用导数的最优化方法的几个基本方法，梳理相关的数学知识，本人也是一边写一边学，如有问题，欢迎指正，共同学习，一起进步。 2. 几个数学概念 1) 梯度（一阶导数） 考虑一座在 (x1, x2) 点高度是 f(x1, x2) 的山。那么，某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向，而梯度的大小告诉我
首先看一个二元函数（再复杂一点的函数就很难直观地呈现出来）的三维图像和对应的等高线，其中函数表达式为
说到优化算法，入门级必从SGD学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad / AdaDelta，或者直接无脑用Adam。可是看看学术界的最新paper，却发现一众大神还在用着入门级的SGD，最多加个Moment或者Nesterov ，还经常会黑一下Adam。比如 UC Berkeley的一篇论文就在Conclusion中写道：
什么是优化呢？优化就是寻找函数的极值点。既然是针对函数的，其背后最重要的数学基础是什么呢？没错，就是微积分。那什么是微积分呢？微积分就是一门利用极限研究函数的科学。本文从一维函数的优化讲起，拓展到多维函数的优化，详细阐述了优化背后的数学基础。
在求解最优化问题中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。
再过半个月，Internet Explorer 就正式退役了，曾经的浏览器霸主，服役超过25年的浏览器落幕。它的落幕可能有多方面因素综合的结果，但浏览器性能和用户体验不符预期，必然是它被市场和用户所“抛弃”的重要原因。
SVM（Support Vector Machine）要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。
机器学习中大部分都是优化问题，大多数的优化问题都可以使用梯度下降/上升法处理，所以，搞清楚梯度算法就非常重要。
如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢？那就需要使用相应的指标来评价它的拟合程度，所使用到的函数就称为损失函数(Loss Function)，当损失函数值下降，我们就认为模型在拟合的路上又前进了一步。最终模型对训练数据集拟合的最好的情况是在损失函数值最小的时候，在指定数据集上时，为损失函数的平均值最小的时候。
“说到优化算法，入门级必从 SGD 学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad / AdaDelta，或者直接无脑用 Adam。可是看看学术界的最新 paper，却发现一众大神还在用着入门级的 SGD，最多加个 Momentum 或者Nesterov，还经常会黑一下 Adam。这是为什么呢？” 机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是： 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。 不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的
机器学习模型的优化常常涉及最小化代价函数，其中代价关于模型参数的梯度是已知的。当梯度信息可用时，梯度下降和变量等一阶方法因其易于实现、存储效率高（通常需要与参数维度相匹配的存储空间）和收敛有保障 [1] 而广受欢迎。然而，当梯度信息不可用时，我们转向零阶优化方法，包括随机搜索方法，例如最近重新流行起来的进化策略 [2，3，4]。
一般而言，神经网络的整体性能取决于几个因素。通常最受关注的是网络架构，但这只是众多重要元素之一。还有一个常常被忽略的元素，就是用来拟合模型的优化器。
原文：VP-SLAM: A Monocular Real-time Visual SLAM with Points, Lines and Vanishing Points
系统性能是系统设计、实施中的重要目标。这里简单小结下影响系统性能的几个常见因素，以及优化方案。
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)。
转载说明：CSDN的博主poson在他的博文《机器学习的最优化问题》中指出“机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题”。我对机器学习的各种方法了解得不够全面，本文试图从凸优化的角度说起，简单介绍其基本理论和在机器学习算法中的应用。
那么其实可以总结出关于“如何找到函数f(x)”的方法论。可以看作是机器学习的“三板斧”：
传统的单目视觉SLAM（VSLAM）可以分为三类：使用特征的方法、基于图像本身的方法和混合模型。
机器学习在选定模型、目标函数之后，核心便是如何优化（目标）损失函数。而常见的优化算法中，有梯度下降、遗传算法、模拟退火等算法，其中用梯度类的优化算法通常效率更高，而使用也更为广泛。接下来，我们从梯度下降（Gradient descent）、梯度提升（Gradient Boosting）算法中了解下“梯度”优化背后的原理。
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
一、优化算法概述 优化算法所要求解的是一个问题的最优解或者近似最优解。现实生活中有很多的最优化问题，如最短路径问题，如组合优化问题等等，同样，也存在很多求解这些优化问题的方法和思路，如梯度下降方法。 机器学习在近年来得到了迅速的发展，越来越多的机器学习算法被提出，同样越来越多的问题利用机器学习算法得到解决。优化算法是机器学习算法中使用到的一种求解方法。在机器学习，我们需要寻找输入特征与标签之间的映射关系，在寻找这样的映射关系时，有一条重要的原则就是使得寻找到的映射结果与原始标签之间的误差最小
📷 前言 在 Android开发中，性能优化策略十分重要 因为其决定了应用程序的开发质量：可用性、流畅性、稳定性等，是提高用户留存率的关键 本文全面讲解性能优化中的所有知识，献上一份 Android性能优化的详细攻略， 含：优化方向、原因 & 具体优化方案，希望你们会喜欢 目录 📷 1. 性能优化的目的 性能优化的目的是为了让应用程序App 更快、更稳定 & 更省。具体介绍如下： 更快：应用程序 运行得更加流畅、不卡顿，能快速响应用户操作 更稳定：应用程序 能 稳定运行 & 解决用户需求，在用户使用过程中不
机器之心报道 作者：张倩、小舟 在一篇 NeurIPS 2020 Spotlight 论文中，来自耶鲁大学等机构的研究者提出了一种新型优化器，可以像 Adam 一样快速收敛，准确率媲美 SGD ，还能稳定训练 GAN 。 最常用的深度学习优化器大致可分为自适应方法（如Adam）和加速方案（如带有动量的随机梯度下降（SGD））。与 SGD 相比，许多模型（如卷积神经网络）采用自适应方法通常收敛速度更快，但泛化效果却较差。对于生成对抗网络（GAN）这类的复杂情况，通常默认使用自适应方法，因为其具有稳定性。
在机器学习的核心内容就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的“学习”，从而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。那么这个“学习”的过程就是机器学习算法的关键。梯度下降法就是实现该“学习”过程的一种最常见的方式，尤其是在深度学习(神经网络)模型中，BP反向传播方法的核心就是对每层的权重参数不断使用梯度下降来进行优化。
对于一个无约束优化问题，如果目标函数是一个凸函数(或凹函数)，那么我们只需要求得梯度为0的点即可，极大似然估计其实就是一个凸优化的问题。
偏导数刻画了函数沿坐标轴方向的变化率，但有些时候还不能满足实际需求。为了研究函数沿着任意方向的变化率，就需要用到方向导数。
网站优化的方式方法多种多样，并没有一个统一的并且是全部适用的，只能说，根据自己的实际情况再加上一些同行业的参考，才可以做好网站的优化工作，但一般都是围绕着三个方向去入手。
本文介绍吉林大学李向涛教授课题组发表在Advanced Science的研究成果，题为“Reliable Identification and Interpretation of Single-cell Molecular Heterogeneity and Transcriptional Regulation using Dynamic Ensemble Pruning”。无监督聚类是从单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中识别细胞类型的一个重要步骤。然而，无监督聚类模型的一个共同问题是，在没有监督信息的情况下，目标函数的优化方向和最终生成的聚类标签可能是不一致的，甚至是任意的。为了应对这一挑战，作者提出了一个动态集成剪枝框架（DEPF）来识别和解释单细胞分子的异质性。特别是，开发了一个基于剪影系数的指标来确定双目标函数的优化方向。此外，采用分层自动编码器将高维数据投射到多个低维潜空间集，然后通过基本聚类算法在潜空间中产生聚类集合。随后，设计了一种双目标果蝇优化算法，以动态地修剪集合中的低质量基本聚类。
为了将事物和问题转化为最优化问题数学模型我们需要考虑三个要素：因素变量、约束条件和目标函数。我们根据事物和问题先找到影响模型的所有因素变量，然后再根据目的建立一个目标函数用来衡量系统的效果，最后还要找到客观的限制条件并作为模型的约束。
引言 寻路算法用途众多，例如在游戏和地图中。A*算法已经众所周知，对于其优化也是层出不穷，然而性能并没有取得突破性进展。本文介绍一种跳点搜索算法JPS以及其四个优化算法，其中三个优化是加速跳点的寻找，
作者：runzhiwang，腾讯 TEG 后台开发工程师 本文介绍一种跳点搜索算法 JPS 以及其四个优化算法，其寻路速度最快可是 A*算法的 273 倍。文中的 JPS-Bit 和 JPS-BitPrune 都支持动态阻挡。 1.引言 寻路算法用途众多，例如在游戏和地图中。A*算法已经众所周知，对于其优化也是层出不穷，然而性能并没有取得突破性进展。本文介绍 JPS 的效率、多线程、内存、路径优化算法。为了测试搜索算法的优化性能，实验中设置游戏场景使得起点和终点差距 200 个格子，需要寻路 1000
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 今天恰逢本年度CCF-腾讯犀牛鸟基金报名截止倒数第十天，还请您关注项目关键时间节点，选定申报命题后提前完成申报工作。 本篇文章将重点介绍2018年基金发布课题中有关大数据技术与区块链技术的部分，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 您也可以查看往期内容，了解其它四个课题方向的详细信息： 机器学习，计算机视觉及模式识别
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 今天恰逢本年度CCF-腾讯犀牛鸟基金报名截止倒数第十天，还请您关注项目关键时间节点，选定申报命题后提前完成申报工作。 本篇文章将重点介绍2018年基金发布课题中有关大数据技术与区块链技术的部分，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 您也可以查看往期内容，了解其它四个课题方向的详细信息： 点击☞ 机器学习，计算机
选自 Neuraldesigner 作者：Alberto Quesada 机器之心编译 参与：蒋思源 在神经网络中，系统的学习过程一般是由训练算法所主导。而现如今有许多不同的学习算法，它们每一个都有不同的特征和表现。因此本文力图描述清楚五大学习算法的基本概念及优缺点，给读者们阐明最优化在神经网络中的应用。 问题形式化 神经网络中的学习过程可以形式化为最小化损失函数问题，该损失函数一般是由训练误差和正则项组成。误差项会衡量神经网络拟合数据集的好坏，也就是拟合数据所产生的误差。正则项主要就是通过给特征权重增加罚
本文介绍了逻辑回归（Logistic Regression）的基本概念、问题定义、模型假设、目标函数、梯度计算、迭代算法、优化简化、梯度下降、Descent的方向、迭代速度的选择以及总结。
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简介 在上一节中，我们介绍了图像分类任务中的两个关键部分： 基于参数的评分函数。该函数将原始图像像素映射为分类评分值（例如：一个线性函数）。 损失函数。该函数能够根据分类评分和训练集图像数据实际分类的
快来试试 Lookahead 最优化方法啊，调参少、收敛好、速度还快，大牛用了都说好。
最优化方法一直主导着模型的学习过程，没有最优化器模型也就没了灵魂。好的最优化方法一直是 ML 社区在积极探索的，它几乎对任何机器学习任务都会有极大的帮助。
如果你是一名模式识别专业的研究生，又或者你是机器学习爱好者，SVM是一个你避不开的问题。如果你只是有一堆数据需要SVM帮你处理一下，那么无论是Matlab的SVM工具箱，LIBSVM还是python框架下的SciKit Learn都可以提供方便快捷的解决方案。
思考一下，这样的话，会发生什么？真实结果与我们预测的结果之间是不是存在一定的误差呢？类似下图所示：
Transformer 是一个支持向量机（SVM）一种新型理论在学界引发了人们的讨论。
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