1. 前言 分形几何是几何数学中的一个分支,也称大自然几何学,由著名数学家本华曼德勃罗( 法语:BenoitB.Mandelbrot)在 1975 年构思和发展出来的一种新的几何学。 分形几何是对 ...
花授粉优化算法 . 花授粉优化算法的背景 年,英国剑桥大学学者Yang xin She提出一种新颖的启发式群智能优化算法 花授粉优化算法 Flower Pollination Algorithm,FPA 。该算法的思想源于自然界中植物花朵授粉过程。 异花授粉 一般地,异花授粉指一朵花的雌蕊接受另外一种花的雄蕊花粉。 自花授粉 植物成熟的花粉粒传到同一朵花的柱头或者同一种花之间的传粉过程。 . 花授 ...
2021-05-16 22:24 0 1034 推荐指数:
1. 前言 分形几何是几何数学中的一个分支,也称大自然几何学,由著名数学家本华曼德勃罗( 法语:BenoitB.Mandelbrot)在 1975 年构思和发展出来的一种新的几何学。 分形几何是对 ...
dijkstra算法是经典的贪心算法。基本的想法是,有两个集合S和E,开始S集合中只有一个起点,E集合中有剩下的其他点。遍历E集合中的所有点,找出与起点距离最近的一个点,将其加入集合S,并用该点去更新起点到其他点的最短路径。(注意该算法只能处理正边权的图) 由动图结合上面的思路 ...
1、BGD(Batch Gradient Descent)(批量梯度下降) 参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25765735 拿所有样本来计算梯度,接着更新参数 ...
前言 前面我们介绍了一种经典的排序算法——冒泡排序。通过依次比较、交换相邻元素,使最大值浮到数组末端。今天我们介绍另一种经典的排序算法:选择排序。 用数组的第一个元素与后面的元素进行比较,如果有更小值则互换。再用交换后得到的更小的值继续与之后的元素进行比较,直到该位置的元素是整个 ...
梯度下降优化算法 梯度下降是常用的优化方式,具体的算法有: 梯度下降法 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch ...
目录 mini-batch 指数加权平均 优化梯度下降法:momentum、RMSprop、Adam 学习率衰减 局部最优问题 一、mini-batch mini-batch:把训练集划分成小点的子集 表示法 $x ...
分析:上述代码就是递归,通俗的讲就是自己调用自己;在执行函数test时,他也调用了另外一个函数,只不过这个函数的代码和上一个函数的代码一模一样!是不是很简单 看一下机器层面的执行过程:此 ...
Question? Adam 算法是什么,它为优化深度学习模型带来了哪些优势? Adam 算法的原理机制是怎么样的,它与相关的 AdaGrad 和 RMSProp 方法有什么区别。 Adam 算法应该如何调参,它常用的配置参数是怎么样的。 Adam 的实现优化的过程和权重 ...