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. ...
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:
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. ...
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) ...
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 ...
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 ...
等。 合適的訓練算法:通常采用SGD,也可以引入動量和自適應學習速率,也許可以取得更好的效果。 ...
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 ...
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 ...
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 ...