原文:數值優化(Numerical Optimization)學習系列-無梯度優化(Derivative-Free Optimization)

數值優化 Numerical Optimization 學習系列 無梯度優化 Derivative Free Optimization 年 月 日 : : 下一步閱讀數 更多 分類專欄:數值優化 版權聲明:本文為博主原創文章,遵循CC . BY SA版權協議,轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。 本文鏈接: https: blog.csdn.net fangqingan java article d ...

2019-09-09 19:04 0 375 推薦指數:

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[轉] 數值優化Numerical Optimization學習系列-目錄

from:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48951191 概述數值優化對於最優化問題提供了一種迭代算法思路,通過迭代逐漸接近最優解,分別對無約束最優化問題和帶約束最優化問題進行求解。 該系列教程可以參考的資料有 1. ...

Mon Jul 08 03:09:00 CST 2019 0 995
機器學習模型優化 ---- Model Optimization

  當我們運用訓練好了的模型來預測未知數據時候發現有較大誤差,那么我們下一步可以做什么呢?   一般來說可以選擇以下幾種方法: 增加訓練集(通常是有效的,但是代價太大) ...

Thu Sep 14 01:42:00 CST 2017 0 3922
優化算法(Optimization algorithms)

1.Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent) batch gradient descent :一次迭代同時處理整個train data Mini-batch gradient descent: 一次迭代處理單一的mini-batch (X{t ...

Fri Dec 14 23:12:00 CST 2018 0 654
優化(Convex Optimization)淺析

本博客已經遷往http://www.kemaswill.com/, 博客園這邊也會繼續更新, 歡迎關注~ 在機器學習中, 很多情況下我們都需要求得一個 問題的全局最優值(global optimum). 大多數的全局最優值很難求得, 但是對於凸問題, 我們可以比較高效的找到其全局最優值, 這是 ...

Sun Nov 24 06:47:00 CST 2013 0 8392
粒子群優化算法(Particle Swarm Optimization

  粒子群算法的思想源於對鳥/魚群捕食行為的研究,模擬鳥集群飛行覓食的行為,鳥之間通過集體的協作使群體達到最優目的,是一種基於Swarm Intelligence的優化方法。它沒有遺傳算法的“交叉”(Crossover) 和“變異”(Mutation) 操作,它通過追隨當前搜索到的最優值來尋找全局 ...

Tue Nov 15 01:48:00 CST 2016 0 25216
在線最優化求解(Online Optimization)之五:FTRL

在線最優化求解(Online Optimization)之五:FTRL 在上一篇博文中中我們從原理上定性比較了L1-FOBOS和L1-RDA在稀疏性上的表現。有實驗證明,L1-FOBOS這一類基於梯度下降的方法有比較高的精度,但是L1-RDA卻能在損失一定精度的情況下產生更好的稀疏性 ...

Thu Jul 30 03:53:00 CST 2015 0 2396
keil優化等級說明 keil code optimization

其中 0級(Constan folding)的優化包括: a、常數折疊:只要有可能,編譯器就執行將表達式化為常數數字的計算,其中包括運行地址的計算。 b、 簡單訪問優化:對8051系統的內部數據和位地址進行訪問優化。 c、 跳轉優化:編譯器總是將跳轉延至最終目標上,因此跳轉到跳轉之間 ...

Fri Mar 12 23:46:00 CST 2021 0 852
 
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