Delta-bar-delta算法是一个早期的在训练时适应模型参数各自学习率的启发方式。该方法基于一个很简单的想法，如果损失对于某个给定模型参数的偏导数保持相同的符号，那么学习率应该增加。...如果对于该参数的偏导变化了符号，那么学习率应该更小。最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。...1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。具有损失最大偏导的参数应在参数空间中更为平缓的斜率方向会取得更大的进步。...在凸优化背景中，AdaGrad算法具有一些令人满意的理论性质。然而，经验上已经发现，对于深度神经网络模型而言，从训练开始时积累梯度平方会导致有效学习率过早和过量的减少。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 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...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。...非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...自适应滤波算法性能评价 下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。
最近处理到游侠网的验证码，学习了一点东西，聊作记录。 游侠网的验证码总体来讲比较简单，字符分割比较清楚。稍微有难度的地方就是处理他的阴影。...** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
训练数据和测试数据不一致，比如训练数据是黑白的，测试时彩色的，结果准确率非常低。 训练数据和测试数据有点差距的时候，能不能效果也能好呢？这就用到了领域自使用do...
迁移学习和领域自适应 迁移学习和领域自适应指的是利用一个设定(分布 P1)中已经学到的内容去改 善另一个设定(比如分布 P2)中的泛化情况。...一般而言,当存在对不 同设定或任务有用,且对应多个设定的潜在因素的特征时,迁移学习,多任务学习(第7.7节)和领域自适应可以使用表示学习来实现。如图7.2所示,具有共享底层和任务相关上层的学习框架。...底层结构学习将面向特定任务的输入转化为通用特征。 在领域自适应 (domain adaption) 的相关情况下,任务(和最优的输入输出映 射)在每个设定之间保持相同,但是输入分布稍有不同。...在书,视频 和音乐等媒体内容上训练的顾客评论情感预测器,被用于分析诸如电视机或智能电 话的消费电子产品的评论时,领域自适应情景可能会出现。...简单的无监督预训练(去噪 自编码器)已经能够非常成功地用于领域自适应的情感分析 (Glorot et al., 2011c)。
本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。...开发一个简单的更快的自适应阈值算法是可行的，因此这接我们介绍下相关的理论。 算法基本的细想就是遍历图像，计算一个移动的平均值。
的论文学习笔记，只供学习使用，不作商业用途，侵权删除。并且本人学术功底有限如果有思路不正确的地方欢迎批评指正！...将自适应memetic的算法融入得到支配和分解的算法中 在38个benchmark中进行 两个议题 如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望的区域，则更多的利用这个优化器优化区域周围的信息...本文贡献 设计了一种自适应模因计算方法用于多目标优化。虽然本文提出的自适应原理与AMALGAM[16]和Borg MOEA[17]有相似的概念，但两种算法都缺少一种渐进控制范式。...引入作为学习率。 ? ?...此处设置了学习率的概念，这是因为不同的进化算子在不同的进化阶段具有不同的优势，有的进化算子在某些问题上能够快速收敛，支配了其他算子的表现，这样就违背了自适应算法的初衷，即单一算子具有持续性的垄断地位，因此使用学习率来进行平衡
自适应学习之IRT简介 一、近端发展区(ZPD) ?...Zone of Proximal Development（ZPD）是由心理学家Vygotsky提出来的一种学习理论，是目前自适应学习常用的思考模型。...他认为，能力高的学习者在学习难度低的知识时会感觉无聊，而能力低的人在学习难度高的知识时会感觉焦虑，他们只有在学习难度适中的知识时才会实现有效学习。...自适应系统持续测量学习者的能力高低，用算法来推导下一步任务，尽可能让学习者保持在ZPD区域內，让学习者在学习系统辅助下得到最好的学习效果。 那么，如何才能测量学习者的能力和任务难度的关系呢？...ηi表示学生i的学习能力 αj表示第j道题目的难度 实际上，IRT理论是个广泛的概念，不仅仅指学生和题目的关系。本文为了方便大家理解，仅用学生和题目举例。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BI...
CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码输出码率的同时，保留更高码率编码的视觉感知质量。...内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容（无论是完整剪辑还是单个场景）达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。...对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定的编码参数，而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间的最佳平衡。...手动内容自适应技术在场景等方面都存在诸多限制。 ...其他一些技术（例如YouTube和Netflix使用的技术）基于应用广泛的编码参数，对每个主题（Title）使用“蛮力”编码，然后通过使用速率失真模型或机器学习技术尝试为每个主题（Title）或场景单独设定编码参数
ABR算法自适应多码率方案的核心，依据网络状态、播放状态等信息，动态调整请求视频流的清晰度（码率），从而在流畅度、清晰度和平滑性上取得平衡，最大化用户体验。...，在客户端，每次当当前切片下载完成时，客户端上的ABR算法将综合考虑带宽、缓冲情况以及用户信息等信息，选择下一个切片的码率，从而实现自适应，提升用户的体验（QoE）。...例如Pensieve（SIGCOMM'17）将码率自适应过程建模为了一个马尔可夫决策过程（MDP），并使用深度强化学习算法（Deep Reinforcement Learning, DRL) 从零开始训练...在本文中，我们尝试是否可以将BBA算法和基于学习的算法可以有机地结合在一起，即，我们能通过深度学习方法增强BBA算法，与此同时，BBA算法又能给学习算法带来更多的领域知识，从而降低模型开销。 ?...图3 Stick系统架构图 我们提出了Stick，一种融合了传统基于缓冲区方法和基于学习的方法的自适应码率方案。该方案的系统框架图如图3所示，模块主要由两大部分组成，分别是：1) 基本Stick模块。
显然这是一个监督式学习，20张图片包括它的标签都是已知的。首先，学生Michael回答说：所有的苹果应该是圆形的。根据Michael的判断，对应到20张图片中去，大部分苹果能被识别出来，但也有错误。...其实这种example-weighted learning，我们在机器学习基石课程第8次笔记中就介绍过class-weighted的思想。二者道理是相通的。...这种算法使最终求得g(t+1)的时候，所有gt的线性组合系数α也求得了，不用再重新计算α了。...这种算法被称为Adaptive Boosting。...其实，这种性质也正是AdaBoost算法的精髓所在。
1.Adaboost简介 Adaptive boosting(自适应增强)是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个强分类器，Adaboost可处理分类和回归问题...了解Adaboost算法之前，我们先学习下Boost(增强)和Adaptive(自适应)的概念。...1.2Adaptive自适应 Adaptive(自适应)体现在前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。...1.3Adaboost流程 结合Adaptive(自适应)和Boost(增强)概念，我们来具体介绍下Adaboost迭代算法流程。 初始化训练数据的权值分布。...前向分布算法：算法是通过一轮轮弱学习器得到，利用前一轮弱学习器的结果来更新后一个弱学习器的训练权重。 假设第k-1轮和第k轮强学习器为 ? 因此我们可以得到 ?
自适应 FIR 滤波器基础知识 自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。...当算法收敛时，输出信号 e（k）将是信号的增强版本。 平均方形误差 （F[e [k]= [|E[e（k）|2]）是重量参数的二次函数。此属性很重要，用于自适应过滤器，因为它只有一个通用的最小值。...这意味着它适用于许多类型的自适应算法，并将导致一个体面的收敛行为。相比之下，IIR 过滤器需要更复杂的算法和对此问题的分析。...有许多自适应算法可用于信号增强，如牛顿算法、最陡峭的下降算法、最小平均方 （LMS） 算法和递归最小方块 （RLS） 算法。...我们选择使用 LMS 算法，因为它是计算成本最低的算法，并提供了一个稳定的结果。 2 LMS算法 下面的方程描绘了 LMS 算法。
本文将介绍基于自适应学习率的优化算法：Adagrad、Adadelta、RMSprop 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1....常见的学习率衰减方法有固定衰减、按照指数衰减、按照时间表衰减等。 Adagrad：自适应地调整学习率。...RMSprop：也是一种自适应学习率的方法，通过使用梯度的指数加权移动平均来调整学习率。RMSprop结合了Adagrad的思想，但使用了衰减平均来减缓学习率的累积效果，从而更加稳定。 b....自适应学习率 Adagrad算法 Adagrad（Adaptive Gradient Algorithm）算法会为每个参数维护一个学习率，该学习率随着时间的推移会逐渐减小。...使用自适应学习率更新参数 p。这里使用了累积的平方梯度来调整学习率的大小，以更好地适应不同参数的更新需求。
机器学习在沪江网的应用 机器学习在沪江网应用主要四个维度出发：老师（网师）、学生者、内容、工具，进行构建四大应用场景： 自适应学习、人机交互、教学过程监控、内容加工。...学习者 自适应学习分为智能导学服务和智能学习助手。智能导学是把一门课拆分成不同的知识块，给每个人提供不同的合理学习路径。...机器学习在开心词场中应用主要介绍两个模块：基于IRT模型的自适应词汇量测试和基于记忆模型的个性化闯关路径。 ?...基于IRT模型的自适应词汇量测试：基于IRT模型最少用户交互准确评估用户的词汇量，在自适应词汇量测试的基础上，推荐一些合理的词书。 ?...算法可以聚焦于算法不确定的题目，请学生回答，从而避免在肯定会做和肯定不会做的题目上浪费太多时间。 ? IRT (Item Response Theory) ?
文 / 胡胜红 整理 / LiveVideoStack 大家好，我是胡胜红，本次议题主要源自我攻读博士期间的研究课题，在4-5年的研究时间里，我对基于内容的视频自适应传输策略和优化算法进行了深入探索，今天借此机会在...1.2 主要关键词的介绍 视频分析：利用机器学习方法或深度学习方法提取视频特征，此过程如果是在点播（VoD）的环境下手工标注也可以。...视频分析不属于流传输的范畴，是属于机器学习或者视频检索领域，近年来深度学习技术在图像和视频语义分析领域取得了巨大成功，有许多成果可被利用。国际上一般使用MPEG-7标准管理多媒体元数据的存储和访问。...5.3 视频流质量评价 在实时的传输过程中，需要对传输质量进行评估，以评判自适应传输算法是否有效，包括客观质量、语义级QoE两种评判方法。...Timber（音乐剧），大部分都在跳Disco，所以运动级别非常高，大部分视频内容都是高级别运动，无法预留缓存时间，因此算法的效果不是很好。
随机梯度下降之——SGD自适应学习率 http://ruder.io/optimizing-gradient-descent/index.html#gradientdescentvariants ?
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