原文:優化學習率相關算法

優化學習率的相關算法 在使用優化算法的時候,常常會涉及到一些學習率的優化,那么我們應該怎么優化學習率呢 調整學習率的策略: .在斜率 方向導數 大的地方,使用小的學習率 .在斜率 方向導數 小的地方,使用大的學習率 下面我們通過梯度下降算法進行學習率的優化分析 在梯度下降中,設x k a,那么沿着負梯度方向,移動到x k b,則有: 那么,從x 出發,每次沿着當前函數梯度反方向移動一定的距離ak, ...

2020-05-11 20:04 0 596 推薦指數:

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優化學習筆記

注:該文是上了開智學堂數據科學基礎班的課后做的筆記,主講人是肖凱老師。 最優化 為什么要做最優化呢?因為在生活中,人們總是希望幸福值或其它達到一個極值,比如做生意時希望成本最小,收入最大,所以在很多商業情境中,都會遇到求極值的情況。 函數求根 這里「函數的根」也稱「方程的根」,或「函數 ...

Thu Jun 16 18:23:00 CST 2016 2 7519
數值優化學習之概覽(一)

問題: 優化一個目標函數f(x),滿足一些約束c(x),等式或者不等式。滿足約束的解成為可行解。 分類: 連續/離散優化問題 約束/非約束優化問題 線性/非線性優化問題 全局/局部優化問題 隨機/確定性優化問題 凸優化: 1、凸集:如果集合S為凸集,當且僅當 x∈S, y∈S ...

Sun Jan 29 07:46:00 CST 2017 0 1493
斜率優化學習筆記

發現自己傻傻分不清斜率優化和決策單調性→_→,被一些博客誤導了。。於是總結一下。萌新們可以先寫寫[hnoi2008]玩具裝箱,並不難。 數   相信有心想學習斜率優化的同志們一定自己摸索着寫過[hnoi2008]玩具裝箱這道題吧,我剛開始學習斜率優化的時候,也是寫了這個,然后似懂非懂的發現 ...

Sat Oct 29 07:03:00 CST 2016 16 8462
優化學習筆記

優化問題中,尋找最優解過程中兩個基本的難點:一是局部最優不一定是全局最優,而通過各類算法找到的最優值往往是局部最優值;其次便是約束條件的復雜性導致求解算法的復雜性大幅度增加。凸優化問題的優勢在於其局部最優解就是全局最優解,技巧與難點體現在描述問題的環節,一旦問題被建模為凸優化問題,求解過程 ...

Mon Jul 29 03:20:00 CST 2019 0 377
化學習算法分類

化學習——強化學習算法分類 from: https://www.jianshu.com/p/a04a8c7bee98 上一篇文章回顧了強化學習的核心概念,這里繼續通過Open AI 的Spinning Up 項目總結強化學習(RL)的算法,通過分類和對比的方法 ...

Tue Apr 07 22:17:00 CST 2020 0 6162
化學習 IMPALA算法

: 在這篇論文中,我們致力於解決使用單強化學習智能體和一組參數來解決多任務問題。LMPALA(Importa ...

Thu Apr 01 22:41:00 CST 2021 0 631
組合優化學習筆記<之>從貪心算法到子集系統再到擬陣

  貪心算法是用的比較多的一種優化算法,因為它過程簡潔優美,而且結果有效。有些優化問題如最大權森林(MWF)是可以用貪心問題求解的,由於最小支撐樹(MST)問題與MWF是等價的,所以MST也是可以用貪心算法求解。當然,貪心算法不是萬能的(對於某些問題貪心算法並不能求得最優解,如旅行商問題(TSP ...

Fri Dec 09 20:59:00 CST 2016 3 2183
 
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