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关键词

综述

超长预警▽▽▽1 分类一般可分为两大类:无约束和约束,约束又可分为含等式约束和含不等式约束。 无约束 含等式约束的 含不等式约束的 ? 2 求解策略 针对以上三种情形,各有不同的处理策略: 无约束的:可直接对其求导,并使其为0,这样便能得到最终的最解; 含等式约束的:主要通过拉格朗日乘数法将含等式约束的转换成为无约束求解 ; 含有不等式约束的:主要通过KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Condition)将其转成无约束求解。 坐标轮换法主要用来解决设计变量数目小于10的小规模无约束;另外,坐标轮换法还可解决目标函数的等值线为圆或平行于坐标轴的

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基于Msnhnet实现最(中)一(无约束)

接上文:基于Msnhnet实现最(上)SGD&&牛顿法1. 阻尼牛顿法牛顿法最突出的点是收敛速度快,具有局部二阶收敛性,但是,基本牛顿法初始点需要足够“靠近”极小点,否则,有可能导致算法不收敛。 这样就引入了阻尼牛顿法,阻尼牛顿法最核心的一点在于可以修改每次迭代的步长,通过沿着牛顿法确定的方向一维搜索最的步长,最终选择使得函数值最小的步长。补充:一维搜索非精确搜索方法。

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    UVAlive 3708 Graveyard(最)

    目描述: 在周长10000的圆上,初始等距的放置着n个雕塑,现在新加入m个雕塑,要使得这n+m个雕塑仍然等距,原来n个雕塑要移动的距离总和的最小值.原地址:http:acm.hust.edu.cnvjudgeproblemviewProblem.action 最后将总的移动距离ans转为在周长为10000的圆上,用 ans(m+n)*10000 即可。这道得注意一个,第十三行的floor改成double会WA,我也不知道为啥,搞不清楚!

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    及KKT条件

    整理自其他秀博文及自己理解。目录无约束等式约束不等式约束(KKT条件)1、无约束无约束即高数下册中的 “多元函数的极值  部分。 2、等式约束等式约束即高数下册中的 “条件极值  拉格朗日乘数法” 部分。 对于$z=f(x,y)$在$varphi(x,y)=0$的条件下的最值:构造拉格朗日函数:$L(x,y,lambda)=f(x,y)+lambdavarphi(x,y)$;对拉格朗日函数求解,得到的即为在条件 再利用本身的其他约束条件(如果有的话)筛选极值点,比较之后求得最值点。 3、不等式约束 当约束是不等式的时候,可以在不等式约束中加入松弛变量,使其变为等式约束,再进行一些分析。

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    多目标概述

    定义:若干冲突或相互影响条件约束下在给定区域内寻找尽可能的最解(非劣解)。 关键词:条件约束,折中最解(解并非唯一是与单目标的本质区别) 文字描述: D个决策变量参数; N个目标函数; m+n个约束条件。 数学描述:? X(小写)为D维决策向量;y为目标向量;N为目标总数;gi(x)

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    无约束最求解

    无约束最求解方法的学习笔记神经网络中的学习过程可以形式为最小损失函数, 该损失函数一般是由训练误差和正则项组成 损失函数的一阶偏导为 损失函数二阶偏导可以使用海塞矩阵 Hessian Matrix 可以通过加上学习速率解决这个 image.png点: 比一阶导数更少迭代缺点: 计算复杂度比一阶导数更高, 约O(n3), 因为对海塞矩阵及其逆的精确求值在计算量复杂度是十分巨大的. 共轭梯度法的训练方向是与海塞矩阵共轭的.TODO 梯度下降image.png点: 使用一阶导数计算, 复杂度小于二阶导数缺点: 变量没有归一, 锯齿下降现象, 因为非线性函数局部的梯度方向并不一定就是朝着最点 MomentumAn overview of gradient descent optimization algorithms为解决 SGD 在沟壑(有一维梯度值特别大)的 Z 字形游走,引入动量, Adadelta 和 RMSprop 尝试解决这个。 Adadelta是 Adagrad 的扩展,减少 Adagrad 快速下降的学习率。

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    精品丨DAX性能

    白茶:(思考)老板,这个有点难啊,这个技术要求比较高。BOSS:加钱!!!!白茶:好嘞! 一张好的报表是如何界定的? 本期我们来聊一聊PowerBI中DAX函数性能。 毕竟一张可视报表需要15分钟刷新才能呈现出来,这对用户来说太不友好了。 先来看看本期的示例文件: 一张产品维度表,一张销售明细表。 这段代码功能基本上是实现了,点有哪些呢? 1.SELECTEDVALUE复用度较高,可以使用变量代替 2.多个条件汇总迭代次数较多,可以使用提供List 这也是小伙伴常见的,如果DAX的构建可以绕开这两个,那么性能会有很大的提升。 其实这里有一些争议的,简写法是通过减少资源占用来实现写法是通过减少迭代遍历实现。 从测试结果上来看,是简写法度较高,但是在实际应用中,测试发现写法的方式响应更迅速。

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    如何用Python解决最

    看书的时候刚好发现一个案例——要求投放广告渠道的资源,以最大产品咨询量。现有5个广告投放渠道,分别是日间电视、夜间电视、网络媒体、平面媒体、户外广告,每个渠道的效果、费用及限制如下表所示: ? 这是一个线性规划,即在有限的资源(约束条件)下如何使效用(线性目标函数)最大。 注:在《活用数据》一书中,对该的求解过程用Excel进行了演示,感兴趣的朋友可以参考书中内容。 以下用Python来完成对该线性规划的求解,比较常用的两个模块是:scipy.optimize.linprog https:docs.scipy.orgdocscipyreferencegeneratedscipy.optimize.linprog.htmlPuLP 调用该函数需要注意的点:这个函数只做“最小”的,如果要做“最大”,在目标函数上取负值就行,本文中的例子就是要找“最大值”;等式和不等式两类约束条件是分开的,分别对应两组参数A,b(注意下标的含义

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    【GAN】详解GAN中的一致

    GAN的训练是一个很难解决的,上期其实只介绍了一些基本的动力学概念以及与GAN的结合,并没有进行过多的深入。 作者&编辑 | 小米粥本期我们将首先介绍一个有关于动力学的收敛性命,然后将GAN运用到上面,接着进行深入分析达到收敛的条件并最终引出了一个比较好的算法:一致。 4 一致一致(Conseensus Optimization)是一种理论上比较好的方法,它做了一点“手脚”使得特征值的实部尽量为负数。先考虑一般的形式:? 添加的正则项虽然没有解决要求足够小的学习速率的,但是“保证”了特征值尽可能落入单位圆中。 最后说明一下,一般GAN中,生成器和判别器的目标函数符号是相反的,但是我们同时对它们增加相同符号的正则项,在正则项部分上,它们的目标是一致的,故称之为一致

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    组合Talent Scheduling Problem(TSP)简介

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    机器学习核心:基于Scipy

    数学是解决工程、金融、医疗保健和社会经济事务中的主要业务的核心。几乎所有的业务都归结为某种资源成本的最小或给定其他约束条件下某种利润的最大。 除了纯粹的业务驱动外,本身也值得研究,因为它是所有机器学习算法的核心,从简单的线性回归一直到深度神经网络。理解的各种算法和公式,可以为有效地解决机器学习并提供有价值的见解。 因此,对于数据科学家来说,学习基本的工具和框架来解决是非常必要的。SciPy与Python已经成为分析、数据科学和机器学习的通用语言。 上面的代码实现了所谓的无约束无界,即没有对施加任何限制。然而,大多数实际的都涉及复杂的约束。一个简单的例子是关于自变量(x)的。 多元函数虽然我们在前几节中考虑了解决标准的所有基本,但是这个例子由一个简单的单变量分析函数组成。 但事实并非如此!

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    记一次Mysql大数据分页

    方式很多,一般的方式是select * from u_user where id >= (select id from u_user limit 10000000,1) limit 10 这样没有错 ,速度也大幅度提高;1.但是后来发现了这样一个后和前的数据不一致啊? 后来发现select id from u_user limit 10000000,1每次的结果也不一致;正式因为这个不一致导致了上面的查询不一致。为什么会不一致呢? 然后百度,mysql的默认排序规则;http:www.cnblogs.comfnlingnzb-learnerp6692680.html 今天遇到一个,有一个 Select 语句没有加 “Order 这种碰到不止几次了。追根寻底, Select 语句如果不加 “Order By”, MySQL会怎么排序呢? 在网上搜了一下,在MySQL论坛发现了这篇文章。

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    企业面试: 前端开发的

    企业面试: 前端开发的考核内容: 布局排版中的操作发散度: ★★★试难度: ★★★解思路: (1) 减少http请求次数:css spirit,data uri(2) JS,CSS源码压缩 ) 前端模板 JS+数据,减少由于HTML标签导致的带宽浪费,前端用变量保存AJAX请求结果,每次操作本地变量,不用请求,减少请求次数 (4) 用innerHTML代替DOM操作,减少DOM操作次数, javascript性能 (5) 用setTimeout来避免页面失去响应 (6) 用hash-table来查找 (7) 当需要设置的样式很多时设置className而不是直接操作style (8) 避免在页面的主体布局中使用table,table要等其中的内容完全下载之后才会显示出来,显示比div+css布局慢【友情提示:舒克老湿意在为各位准备从事前端工程师岗位的小伙伴提供思路,所有代码仅供参考,切勿背! 理解以及提高自己解决的能力最为重要!如果你有更好的解决思路,或者有什么,欢迎给舒克老湿留言,大家一同进步。】

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    简单的解释,让你秒懂“最

    这是因为计算机是无法进行抽象思维的,它不懂重建、去噪、清晰这些复杂的概念,它唯一会的东西就是加减乘除这样的基本运算,你只能使用正确的计算机语句让它去执行对应的基本运算,因此就需要首先把去噪成一个数学 ,一个函数的求解。 从这个成功去噪的例子中我们可以看出:合理的目标函数是最第一个需要精心考虑的,需要直觉和理性;而如何求解目标函数,则是一个数学算法。二者都是数学家们和工程师们大显身手的地方。 除了奥卡姆剃刀原理外,训练时引入随机性的模型比确定的模型(比如BP神经网络)具有更好的泛能力。模型的更新也是。 支持向量机对于小样本数据和非线性结构数据的分类有十分秀的表现:??在机器学习领域,还有很多重要被不断讨论,秀的模型也不断在涌现。

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    记一次数据库查询超时

    发现在七月份时,经常发现有几个定时任务报错,查看了下异常原因,大概定位是数据库执行异常### Error querying database. 深入分析JDBC超时机制 找到所在,sql 执行超时,jdbc 会向 mysql 服务发送一个kill 命令,从而让 mysql 停止 sql 执行。 发现 @Options 还真的没生效,jdbc的 queryTimeout 取值的是 mybatis在yml的 全局配置解决上面提到, sql 的 statment 混合使用了 mybatis 的注解和 如果没设置 socket timeout 的话,应用在数据库返回结果前会无期限地等下去,这种连接被称为 dead connection先级顺序Socket timeout 级别于 Transaction Timeout,而Transaction Timeout 级别于 Statement Timeout。

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    R语言最中的共轭函数

    p=18993在回归模型研究中,我们将讨论,而经典工具就是所谓的共轭。给定函数f:Rp→R,其共轭值为函数f ⋆:Rp→R使得? 可视考虑一个简单的抛物线函数(在维度1中)f(x)= x ^ 2 2,然后f ⋆(2)是线x↦2x与函数f(x)之间的最大距离。 实际上,对于ℓp的共轭,我们可以使用以下代码对其进行可视 f = function(x) abs(x)^ppfstar = function(y) max(y*x-vf)vi(1.5)?

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    浅谈SciPy中的optimize.minimize实现受限

    描述:有一批样本x,每个样本都有几个固定的标签,如(男,24岁,上海),需要从中抽取一批样本,使样本总的标签比例满足分布P(x),如(男:女=49%:51%、20岁:30岁=9%:11%、……….) 采用KL-散度作为目标函数。 使用SciPy中的optimize.minimize来进行。 All methods accept the following generic options:)求解过程:定义函数:def obj_function(x): 其中x为要的变量,在本中有480 选择函数。

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    算法求解约束研究进展

    随后,研究人员发现,不同的或者同一 的不同阶段所需的惩罚系数都可能不 同。鉴于此,大量的调节方法被提出。 多目标法多目标法通常把一个约束转换成 形如?的多目标 ,或者形如?的双目标。由于前者 的求解难度远高于后者,所以转换成双目标的形式 是目前的主流。 文 献 通过对 56 个实际动态的研究发现, 绝大部分动态属于动态约束。目 前,在进计算领域,动态约束的研究尚处于 初期阶段。 目前,研 究人员对如何设计面向动态约束的搜索算 法和约束处理技术缺乏深入探讨。昂贵约束 在实际应用中,有些的评估非常耗时, 这类称为昂贵。 很明显,常规 的约束测试集并不能有效反映实际昂贵约束 的特征。所以,收集实际的昂贵约束 ,或者设计新的测试函数集是这个领域需要解决 的首要

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    SEO人员,4个不经常提及的

    当你试图建立一个社群的时候,每个成员每天都会有大量的SEO,其中有一部分是很少有人到的,而却非常显而易见,因此,我们在做SEO的过程中,有必要去思考一下,它是否应该被足够的认知。 101.jpg 那么,4个不常被提交的SEO有哪些? 2、内容抄袭 针对解决原创内容抄袭的,对于每个SEO人员都是无所不用其极,详尽各种办法去避免这样的发生,但我们都知道这是没有任何策略去避免的,比如: ①先提交给搜索引擎,而争取不让用户发现,力求给搜索引擎判定原创提供更多时间 4、页面变 最近在我们的社群中,还有讨论过这样的,那就是企业站点的首页,我们是需要让页面固定不动,确保相关的关键词密度不变好,还是让页面某个版块随机的动态更新。 总结:上述4个不被经常提及的,是一个非常值得思考的,而以上内容仅供参考! 蝙蝠侠IT https:www.batmanit.comh1133.html 转载需授权!

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