1. 前言 分形幾何是幾何數學中的一個分支,也稱大自然幾何學,由著名數學家本華曼德勃羅( 法語:BenoitB.Mandelbrot)在 1975 年構思和發展出來的一種新的幾何學。 分形幾何是對 ...
花授粉優化算法 . 花授粉優化算法的背景 年,英國劍橋大學學者Yang xin She提出一種新穎的啟發式群智能優化算法 花授粉優化算法 Flower Pollination Algorithm,FPA 。該算法的思想源於自然界中植物花朵授粉過程。 異花授粉 一般地,異花授粉指一朵花的雌蕊接受另外一種花的雄蕊花粉。 自花授粉 植物成熟的花粉粒傳到同一朵花的柱頭或者同一種花之間的傳粉過程。 . 花授 ...
2021-05-16 22:24 0 1034 推薦指數:
1. 前言 分形幾何是幾何數學中的一個分支,也稱大自然幾何學,由著名數學家本華曼德勃羅( 法語:BenoitB.Mandelbrot)在 1975 年構思和發展出來的一種新的幾何學。 分形幾何是對 ...
dijkstra算法是經典的貪心算法。基本的想法是,有兩個集合S和E,開始S集合中只有一個起點,E集合中有剩下的其他點。遍歷E集合中的所有點,找出與起點距離最近的一個點,將其加入集合S,並用該點去更新起點到其他點的最短路徑。(注意該算法只能處理正邊權的圖) 由動圖結合上面的思路 ...
1、BGD(Batch Gradient Descent)(批量梯度下降) 參考鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25765735 拿所有樣本來計算梯度,接着更新參數 ...
前言 前面我們介紹了一種經典的排序算法——冒泡排序。通過依次比較、交換相鄰元素,使最大值浮到數組末端。今天我們介紹另一種經典的排序算法:選擇排序。 用數組的第一個元素與后面的元素進行比較,如果有更小值則互換。再用交換后得到的更小的值繼續與之后的元素進行比較,直到該位置的元素是整個 ...
梯度下降優化算法 梯度下降是常用的優化方式,具體的算法有: 梯度下降法 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 隨機梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch ...
目錄 mini-batch 指數加權平均 優化梯度下降法:momentum、RMSprop、Adam 學習率衰減 局部最優問題 一、mini-batch mini-batch:把訓練集划分成小點的子集 表示法 $x ...
分析:上述代碼就是遞歸,通俗的講就是自己調用自己;在執行函數test時,他也調用了另外一個函數,只不過這個函數的代碼和上一個函數的代碼一模一樣!是不是很簡單 看一下機器層面的執行過程:此 ...
Question? Adam 算法是什么,它為優化深度學習模型帶來了哪些優勢? Adam 算法的原理機制是怎么樣的,它與相關的 AdaGrad 和 RMSProp 方法有什么區別。 Adam 算法應該如何調參,它常用的配置參數是怎么樣的。 Adam 的實現優化的過程和權重 ...