from:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48951191 概述数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路,通过迭代逐渐接近最优解,分别对无约束最优化问题和带约束最优化问题进行求解。 该系列教程可以参考的资料有 1. ...
数值优化 Numerical Optimization 学习系列 无梯度优化 Derivative Free Optimization 年 月 日 : : 下一步阅读数 更多 分类专栏:数值优化 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC . BY SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接: https: blog.csdn.net fangqingan java article d ...
2019-09-09 19:04 0 375 推荐指数:
from:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48951191 概述数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路,通过迭代逐渐接近最优解,分别对无约束最优化问题和带约束最优化问题进行求解。 该系列教程可以参考的资料有 1. ...
当我们运用训练好了的模型来预测未知数据时候发现有较大误差,那么我们下一步可以做什么呢? 一般来说可以选择以下几种方法: 增加训练集(通常是有效的,但是代价太大) ...
1.Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent) batch gradient descent :一次迭代同时处理整个train data Mini-batch gradient descent: 一次迭代处理单一的mini-batch (X{t ...
本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ 在机器学习中, 很多情况下我们都需要求得一个 问题的全局最优值(global optimum). 大多数的全局最优值很难求得, 但是对于凸问题, 我们可以比较高效的找到其全局最优值, 这是 ...
等。 合适的训练算法:通常采用SGD,也可以引入动量和自适应学习速率,也许可以取得更好的效果。 ...
粒子群算法的思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究,模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于Swarm Intelligence的优化方法。它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局 ...
在线最优化求解(Online Optimization)之五:FTRL 在上一篇博文中中我们从原理上定性比较了L1-FOBOS和L1-RDA在稀疏性上的表现。有实验证明,L1-FOBOS这一类基于梯度下降的方法有比较高的精度,但是L1-RDA却能在损失一定精度的情况下产生更好的稀疏性 ...
其中 0级(Constan folding)的优化包括: a、常数折叠:只要有可能,编译器就执行将表达式化为常数数字的计算,其中包括运行地址的计算。 b、 简单访问优化:对8051系统的内部数据和位地址进行访问优化。 c、 跳转优化:编译器总是将跳转延至最终目标上,因此跳转到跳转之间 ...