梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。...详细对比了梯度下降算法中的不同变种，并帮助使用者根据具体需要进行使用。 近日Ruder在针对2017年优化算法的一些新方法，在之前综述的基础上，整理出2017深度学习优化研究亮点，值得关注。...近年来提出了不同的优化算法，分别利用不同的公式来更新模型的参数。Adam（Kingma and Ba，2015）自从2015年被推出后，一直到今天仍然是最常用的优化算法之一。...然而，我们对深度神经网络泛化行为的理解仍然很浅。 最新工作表明，可能的局部极小值数量随参数的数量呈指数增长（Kawaguchi，2016）。...梯度下降优化算法 下面将讨论一些在深度学习社区中经常使用用来解决上诉问题的一些梯度优化方法，不过并不包括在高维数据中不可行的算法，如牛顿法。
梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。...详细对比了梯度下降算法中的不同变种，并帮助使用者根据具体需要进行使用。 近日Ruder在针对2018年优化算法的一些新方法，在之前综述的基础上，整理出2018深度学习优化研究亮点，值得关注。...近年来提出了不同的优化算法，分别利用不同的公式来更新模型的参数。Adam（Kingma and Ba，2015）自从2015年被推出后，一直到今天仍然是最常用的优化算法之一。...然而，我们对深度神经网络泛化行为的理解仍然很浅。 最新工作表明，可能的局部极小值数量随参数的数量呈指数增长（Kawaguchi，2016）。...梯度下降优化算法 下面将讨论一些在深度学习社区中经常使用用来解决上诉问题的一些梯度优化方法，不过并不包括在高维数据中不可行的算法，如牛顿法。
梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。...详细对比了梯度下降算法中的不同变种，并帮助使用者根据具体需要进行使用。 近日Ruder在针对2017年优化算法的一些新方法，在之前综述的基础上，整理出2017深度学习优化研究亮点，值得关注。 ...近年来提出了不同的优化算法，分别利用不同的公式来更新模型的参数。Adam（Kingma and Ba，2015）自从2015年被推出后，一直到今天仍然是最常用的优化算法之一。...然而，我们对深度神经网络泛化行为的理解仍然很浅。 最新工作表明，可能的局部极小值数量随参数的数量呈指数增长（Kawaguchi，2016）。...梯度下降优化算法 下面将讨论一些在深度学习社区中经常使用用来解决上诉问题的一些梯度优化方法，不过并不包括在高维数据中不可行的算法，如牛顿法。
YOLODet-PyTorch是端到端基于pytorch框架复现yolo最新算法的目标检测开发套件，旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的训练、精度速度优化到部署全流程。...YOLODet-PyTorch以模块化的设计实现了多种主流YOLO目标检测算法，并且提供了丰富的数据增强、网络组件、损失函数等模块。...YOLODet简介 特性： 模型丰富： YOLODet提供了丰富的模型，涵盖最新YOLO检测算法的复现，包含YOLOv5、YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv3等YOLO系列目标检测算法。...根据余弦败火规则，如果你使用不同的GPU或每个GPU的图像，你需要设置与批大小成比例的学习率，配置文件中的batch_size和subdivisions确定。 使用GPU训练 ?...--multi-scale:多尺度缩放，尺寸范围为训练图片尺寸+/- 50% resume_from 和load_from的不同: resume_from加载模型权重和优化器状态，并且训练也从指定的检查点继续训练
一、引言 在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子...，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题 主要有三类优化问题： 无约束优化问题 含等式约束的优化问题 含不等式约束的优化问题 针对上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...四、正则化 在“简单易学的机器学习算法——线性回归(1)”中，在处理局部加权线性回归时，我们碰到了如下的三种情况： ? ? ? ? ? ? 当 ? 时模型是欠拟合的，当 ? 时模型可能会出现过拟合。...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression
一、引言 在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法...，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题 主要有三类优化问题： 无约束优化问题 含等式约束的优化问题 含不等式约束的优化问题 针对上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...四、正则化 在“简单易学的机器学习算法——线性回归(1)”中，在处理局部加权线性回归时，我们碰到了如下的三种情况： ? ? ? ? ? ? 当 ? 时模型是欠拟合的，当 ? 时模型可能会出现过拟合。...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression
最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。...吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法...回看Momentum算法 现在再回过头来看Momentum算法的迭代更新公式： \[\begin{cases} v=\beta v+(1-\beta)dw \\ w=w-\alpha v \end{cases...实验表明，相比于标准梯度下降算法，Momentum算法具有更快的收敛速度。为什么呢？看下面的图，蓝线是标准梯度下降法，可以看到收敛过程中产生了一些震荡。...公式中还有一个\(\epsilon\)，这是一个很小的数，典型值是\(10^{-8}\)。 Adam算法 Adam算法则是以上二者的结合。
优化算法框架 优化算法的框架如下所示： $$ w_{t+1} = w_t - \eta_t \ \eta_t = \cfrac{\alpha}{\sqrt{V_t}} \cdot m_t $$...其中，$w_i$为i时刻的权值，$\eta_i$为i时刻的优化量；$\alpha$为学习率，$m_t$为一阶动量，$V_t$为二阶动量。...,g_t) \ g_t = \nabla f(w_t) $$ 一阶动量和二阶动量均是历史梯度和当前梯度的函数 优化算法 固定学习率优化算法 学习率固定的优化算法均有一个特点：不考虑二阶动量（即$M..._2(g_i) = I$） 随机梯度下降（SGD） 随机梯度下降时最简单的优化算法，有：$m_t = g_t,V_t = I$，带入公式有优化公式为：$\eta_t = \alpha \cdot g_t...cdot m_{t-1} + (1-\beta)\cdot g_t \ \eta_t = \alpha \cdot m_t $$ 自适应学习率优化算法 自适应学习率的优化算法考虑二阶动量，一般来说，
简介 人工智能是计算机科学的一个大领域，它模拟计算机中的智能行为。在此基础上，提出了一种基于元启发式（ metaheuristic）的粒子群优化算法来模拟鸟类觅食、鱼群移动等。...这种算法能够模拟群体的行为，以便迭代地优化数值问题。例如，它可以被分类为像蚁群算法、人工蜂群算法和细菌觅食这样的群体智能算法。 J....）的强大算法，受鸟群中的规则启发，连续优化过程允许多目标和更多的变化。...---- 粒子群优化算法伪代码： 其中： V i ( k + 1 ) V_i(k+1) Vi(k+1) 是下一个迭代速度； W W W 是惯性参数。...为了测试算法，Rastrigin函数将被用作误差函数，这是优化问题中最具挑战性的函数之一。在平面上有很多余弦振荡会引入无数的局部极小值，在这些极小值中，boid会卡住。
简介 深度学习网络中参数更新的优化方法主要分为两种： 调整学习率，使得优化更稳定 梯度估计修正，优化训练速度 2. 常用优化方法汇总 image.png 3...._t}) \end{array} ΔWt=−Gt+εηtMtGt=ψ(∂W1∂L,⋯,∂Wt∂L)Mt=ϕ(∂W1∂L,⋯,∂Wt∂L) 其中， 是第 步的梯度...， 是第 步的学习率（可以进行衰减，也可以不变）； 是学习率缩放函数，可以取 1 或者历史梯度的模的移动平均； 是优化后的参数更新方向，可以取当前的梯度 或历史梯度的移动平均
翻译 | AI科技大本营（微信ID：rgznai100） 梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。...近日，Sebastian Ruder针对2017年优化算法的一些新方法，整理出了一份2017深度学习优化研究亮点报告，值得关注。...近年来有很多不同的优化算法被提出来了，这些算法采用不同的方程来更新模型的参数。如2015年推出的Adam算法（Kingma and Ba, 2015），可以说在今天仍然是最常用的一种优化算法之一。...从机器学习实践者的角度来看，这表明优化深度学习的最佳实践在很大程度上还是保持不变的。 在过去的一年中，我们已经提出了新的算法优化想法，这将有助于未来我们优化模型的方式。...在这篇博客文章中，我将介绍在我看来是深度学习上最令人兴奋的亮点和最有前途的优化方向。注意，阅读这个博客的基础是熟悉SGD算法和自适应调节学习率的算法，如Adam算法。
优化阶乘算法的探索 中国地质大学（武汉） 陈海丰 阶乘(factorial)是基斯顿·卡曼(Christian Kramp, 1760 – 1826)于1808年发明的运算符号。...阶乘，也是数学里的一种术语，是指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数。例如所要求的数是4，则阶乘式是1×2×3×4，得到的积是24，24就是4的阶乘。...小学时我们作45*12是先把12中的2与45的个位5相乘，再把2与45的十位4相乘，然后同样再把12中的1与45中的每一位从低到高依次相乘。...的阶乘需要2000Ms左右，所以这种算法并不能解决实际问题。考虑到上面的程序是一位一位的把一个大数存放下来，然后相乘时也是一位一位的进行的。...的运行时间可以缩短到50Ms。在实践中算法的可行性是非常重要的，算法要不断的优化才能有机实际作用，所以要学会优化算法，提高自己的编程能力。
在上一篇漫画中，小灰介绍了单源最短路径算法 Dijkstra，没看过的小伙伴可以看下： 漫画：图的 “最短路径” 问题 漫画中我们遗留了一个问题： 如何求得最短路径的详细节点，而不仅仅是距离？...距离表的Key是顶点名称，Value是从起点A到对应顶点的已知最短距离，默认为无穷大；前置顶点表的Key是顶点名称，Value是从起点A到对应顶点的已知最短路径的前置定点。 ?...从B到D的距离是1，所以A到D的距离是5+1=6，小于距离表中的8；从B到E的距离是6，所以从A到E的距离是5+6=11。把这一信息刷新到表中。...第8步，遍历顶点D，找到顶点D的邻接顶点E和F。从D到E的距离是1，所以A到E的距离是6+1=7，小于距离表中的11；从D到F的距离是2，所以从A到F的距离是6+2=8，小于距离表中的10。.../** * Dijkstra最短路径算法 */public static int[] dijkstra(Graph graph, int startIndex) { //图的顶点数量 int
3.2 自适应法 3.2.1 根据全局最优点距离进行调整 3.2.2 依据早熟收敛程度和适应值进行调整权重 4 混合粒子群算法 参考文献 1 算法基本概念 粒子群优化算法属于进化算法的一种，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优...粒子群算法也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO），PSO有几个关键概念：粒子、优化函数、适值（Fitness Value）、飞行方向、飞行距离。...粒子群优化算法实现容易、精度高、收敛快，在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法通用性较好，适合处理多种类型的目标函数和约束，并且容易与传统的优化方法结合，从而改进自身的局限性，更高效地解决问题。...因此，将粒子群算法应用于解决多目标优化问题上具有很大的优势。...，分为针对被优化目标函数优化行适应度和 针对约束函数的约束型适应度。
算法》 — — 啊哈磊 《数据结构（教材）》 — — 严蔚敏，吴伟民 快速排序算法的编码描述 快排的基本思路 ?...（作为入门，啊哈磊老师的《啊哈，算法》里的图示还是很有趣的！...这里向大家安利一下） 【注意】下面在优化中会讲关于基准元素的选取的诀窍， 但在快排的基础编码里，我们只要记住把头部元素当作基准元素就够了（假设数组元素是随机分布的） 左右游标扫描和元素交换 在选取了基准元素之后...当然根据逻辑思考可以得出这是不必要的，所以下面我会结合算法指出这一细节： 左游标向右扫描的时候其实忽略了它最初所指的位置——头元素的比较 2....所以为了保证快排算法的随机化，我们必须进行一些优化。 下面介绍的方法有三种： 排序前打乱数组的顺序 通过随机数保证取得的基准元素的随机性 三数取中法取得基准元素（推荐） 1.
遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的，是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种优化算法，它的基本思想是模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题...基本定义 个体(individual)：在遗传学中表示的是基因编码，在优化问题中指的是每一个解。 适应值(fitness)：评价个体好坏的标准，在优化问题中指的是优化函数。...适应度函数的计算 适应度函数的目的是评价个体的好坏，如上面的优化问题中，即为最终的优化目标函数。...，在优化算法中，可以防止算法陷入局部最优，从而跳出局部最优，帮助算法找到全局最优解。...我在这里简单介绍了遗传算法，遗传算法是一个研究较多的算法，还有利用遗传算法求解组合优化问题，带约束的优化问题，还有一些遗传算法的理论知识，如模式定理，积木块假设，在这里就不一一列举了，希望我的博文对你的学习有帮助
与遗传算法的第一次接触 遗传算法是我进入研究生阶段接触的第一个智能算法，从刚开始接触，到后来具体去研究，再到后来利用遗传算法完成了水利水电的程序设计比赛，整个过程中对遗传算法有了更深刻的理解，在此基础上...遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的，是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种优化算法，它的基本思想是模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题...基本定义 个体(individual)：在遗传学中表示的是基因编码，在优化问题中指的是每一个解。 适应值(fitness)：评价个体好坏的标准，在优化问题中指的是优化函数。...适应度函数的计算 适应度函数的目的是评价个体的好坏，如上面的优化问题中，即为最终的优化目标函数。...我在这里简单介绍了遗传算法，遗传算法是一个研究较多的算法，还有利用遗传算法求解组合优化问题，带约束的优化问题，还有一些遗传算法的理论知识，如模式定理，积木块假设，在这里就不一一列举了，希望我的博文对你的学习有帮助
『智能算法』转载 作者：杨翠娥&王源 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。...这些问题很难用基于梯度的传统数学优化方法求解的，这时，智能优化算法就隆重上场了，如遗传算法，粒子群算法，差分算法等。那为什么还要借助数据呢？...我们知道，智能优化算法都是基于种群迭代的优化算法的，种群包含几十个甚至几百个的个体（每个个体就是一个解），并且需要迭代几百代才能找出比较好的解，这种情况下优化问题就需要进行很多次评估（计算解的函数值）。...这一点是进化算法相对数学优化算法来说最大的一个优势，实际上同时也是进化算法一个劣势，因为不依赖问题的性质（problem-independent）对所有问题都好使往往意味着没有充分的利用不同问题的特性去进一步加速和优化算法...这样看来数学优化算法的条条框框实际上是划定了，数学优化算法的适用范围，出了这个范围好使不好使不知道，但是在这个范围内数学优化就能给出一个基本的理论保证。
k-means算法的优、缺点 1、优点： ①简单、高效、易于理解 ②聚类效果好 2、缺点： ①算法可能找到局部最优的聚类，而不是全局最优的聚类。使用改进的二分k-means算法。...②算法的结果非常依赖于初始随机选择的聚类中心的位置，可以通过多次执行该算法来减少初始中心敏感的影响。方法1：选择彼此距离尽可能远的k个点作为初始簇中心。...优化方法 二分k-means算法：首先将整个数据集看成一个簇，然后进行一次k-means（k=2）算法将该簇一分为二，并计算每个簇的误差平方和，选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二，直至簇数达到用户指定的...k-means算法的k值自适应优化算法：首先给定一个较大的k值，进行一次k-means算法得到k个簇中心，然后计算每两个簇中心之间的距离，合并簇中心距离最近的两个簇，并将k值减1，迭代上述过程，直至簇类结果...参考： k-means算法、性能及优化
Adam优化算法 基本思想是把动量梯度下降和RMSprop放在一起使用。...Adam优化算法计算方法 动量梯度下降部分： vdw=β1vdw+(1−β1)dWv_{dw}=\beta_1 v_{dw}+(1-\beta_1)dWvdw=β1vdw+(1−β1)dW...β1\beta_1β1计算的是导数的均值(使用加权指数平均)。这称为第一炬(the first moment)。 β2\beta_2β2计算的是平方版本的指数加权平均。...这是Adam名称的由来，大家一般称之为：Adam Authorization Algorithm(Adam权威算法)。 默认参数值选取 α\alphaα 学习速率是你需要是调参的。...β2=0.999\beta_2=0.999β2=0.999 -> dw2dw^2dw2 -> (dw2)(dw^2)(dw2) RMSprop term. 0.999出自Adam paper，即该算法提出者
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