优化算法框架 优化算法的框架如下所示： $$ w_{t+1} = w_t - \eta_t \ \eta_t = \cfrac{\alpha}{\sqrt{V_t}} \cdot m_t $$...,g_t) \ g_t = \nabla f(w_t) $$ 一阶动量和二阶动量均是历史梯度和当前梯度的函数 优化算法 固定学习率优化算法 学习率固定的优化算法均有一个特点：不考虑二阶动量（即$M..._2(g_i) = I$） 随机梯度下降（SGD） 随机梯度下降时最简单的优化算法，有：$m_t = g_t,V_t = I$，带入公式有优化公式为：$\eta_t = \alpha \cdot g_t...m_{t-1}) \ m_t = \beta \cdot m_{t-1} + (1-\beta)\cdot g_t \ \eta_t = \alpha \cdot m_t $$ 自适应学习率优化算法...自适应学习率的优化算法考虑二阶动量，一般来说，一阶动量决定优化方向，二阶动量自适应学习率 AdaGrad 二阶动量取梯度平方和：$V_t = \sum\limits^t_{i=1} g^2_i$，此时
在此基础上，提出了一种基于元启发式（ metaheuristic）的粒子群优化算法来模拟鸟类觅食、鱼群移动等。这种算法能够模拟群体的行为，以便迭代地优化数值问题。...例如，它可以被分类为像蚁群算法、人工蜂群算法和细菌觅食这样的群体智能算法。 J....）的强大算法，受鸟群中的规则启发，连续优化过程允许多目标和更多的变化。...---- 粒子群优化算法伪代码： 其中： V i ( k + 1 ) V_i(k+1) Vi(k+1) 是下一个迭代速度； W W W 是惯性参数。...为了测试算法，Rastrigin函数将被用作误差函数，这是优化问题中最具挑战性的函数之一。在平面上有很多余弦振荡会引入无数的局部极小值，在这些极小值中，boid会卡住。
————— 第二天 ————— 算法题目： 给定一个正整数，实现一个方法来求出离该整数最近的大于自身的“换位数”。 什么是换位数呢？...for(int i : numbers){ System.out.print(i); } System.out.println(); } 这种解法拥有一个高大上的名字：字典序算法
简介 深度学习网络中参数更新的优化方法主要分为两种： 调整学习率，使得优化更稳定 梯度估计修正，优化训练速度 2. 常用优化方法汇总 image.png 3....L,⋯,∂Wt∂L) 其中， 是第 步的梯度， 是第 步的学习率（可以进行衰减，也可以不变）； 是学习率缩放函数，可以取 1 或者历史梯度的模的移动平均； 是优化后的参数更新方向
字典树 这个功能的原理是字典树，通过匹配前缀，再通过一些内部算法，达到相似的可能，再输出给我们选择。 ? 字典树 是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。...字典树的实现 leetcode:208实现 Trie (前缀树) ?
这种复杂度为O(1)的算法结构如何实现呢？ ? 散列表 算法图解第五章内容学习笔记 5.1 散列函数 特点：无论输入是什么数据，散列函数都输出一个数字。...实现： 不用考虑实现，在任意的一门语言中都有散列表的实现，我们仅需要直接使用就好，例如散列表在python中的实现成为字典，下面是一个字典的使用例子。 ?...《算法图解》第五章散列表（字典）学习笔记，下一章“广度优先搜索”
杂谈：经典算法之字典序排列 0. 引言 1. 字典序排序 2. 获取字典序排列的邻接元素 1. 获取字典序排序的次小字符串 2. 获取字典序排序的次大字符串 3. 参考链接 0....字典序排序 我们首先来看一下字典序排序的定义。...，哪个元素小则其对应的字符串的字典序更小； 如果某一字符串是另一个字符串的前缀字符串，那么其字典序小于后者； 2....获取字典序排列的邻接元素 现在，我们来看如何来获取字典序排列的邻接字符串，即按照字典序排序的次大或者次小字符串。 1....获取字典序排序的次小字符串 我们首先以字典序排序的次小字符串的次小字符串为例进行考察。
关键词：trie; prefix; search; match; 字典树，又称单词查找树，是一个典型的一对多的字符串匹配算法。“一”指的是一个模式串，“多”指的是多个模板串。...而这种情况下用字典树算法就非常适合！...在介绍字典树算法之前，我们先看看其他的解决办法： （假设单词表中10w个单词在一个10w.temp.txt文件中，每一行是一个单词； 要查询的2000个单词在另一个文件2k.word.txt文件中，每一行一个单词...接下来我们就在字典树上一一实现这些操作： 声明部分： ? 新建节点： ? 插入单词到字典树中： ? 遍历（打印单词）： ? 删除字典树： ? 查找：在字典树中查找单词（查询的单词为前缀） ?...至此，我们可以看出，字典树还是加快了查询单词（作为前缀）的效率，其耗时最短！ 如果有任何问题，欢迎交流！
字符串分析算法 在开始之前我们先来看看字符串算法的一个整体目录。...这里我们从简单到难的算法来排列，大概就分成这样一个顺序： 字典树 大量高重复字符串的储存与分析（完全匹配） 比如说我们要处理 1 亿个字符串，这里面有多少出现频率前 50 的这样的字符串，1 亿这个量我们还是可以用字典树去处理的...加上另外两个计算机专家共同发明了 KMP 算法。这个算法就是在一个长字符串里面匹配一个短字符串，这个匹配算法的复杂度可以降到 m + n。所以这个算法还是非常的厉害的。...它其实是 LR(0) 的语法，但是一般来说我们去处理都会用 LR(1)，而 LR(1) 是相等于 LL(n) 的这样一种非常强大的分析算法。 字典树 首先我们先了解字典树到底是一个什么东西。...如果说我们处理数字，我们就可以用别的哈希算法来构造别的哈希树。因为我们这里不是主要学习算法，主要还是把字符串这一类常见的问题跟同学们一起了解清楚。 !! 大家都学会了吗？
遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的，是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种优化算法，它的基本思想是模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题...基本定义 个体(individual)：在遗传学中表示的是基因编码，在优化问题中指的是每一个解。 适应值(fitness)：评价个体好坏的标准，在优化问题中指的是优化函数。...适应度函数的计算 适应度函数的目的是评价个体的好坏，如上面的优化问题中，即为最终的优化目标函数。...( 1-a_2 \right )x_2,\cdots ,a_ny_n+\left ( 1-a_n \right )x_n \right ) 变异(mutation) 变异操作的目的是使得基因突变，在优化算法中...我在这里简单介绍了遗传算法，遗传算法是一个研究较多的算法，还有利用遗传算法求解组合优化问题，带约束的优化问题，还有一些遗传算法的理论知识，如模式定理，积木块假设，在这里就不一一列举了，希望我的博文对你的学习有帮助
如果给出一个单词，请判定能否只将这个单词中一个字母换成另一个字母，使得所形成的新单词存在于你构建的字典中。...dictionary 中的字符串互不相同 bool search(String searchWord) 给定一个字符串 searchWord ，判定能否只将字符串中 一个 字母换成另一个字母，使得所形成的新字符串能够与字典中的任一字符串匹配...可以将字典 dictionary的放入到数组内，然后每次search时，可以遍历整个数组，当长度相等时，并且两个字符串只有一个字母不相同时，返回true。...为了优化比较的次数，可以将字典 dictionary的元素按照长度放在一个map中，每次只要比较相同长度的值即可。 那么怎么判断两个字符串只有一个字母不相同呢？...count++ } } if count == 1 { return true } } } return false } 最后代码：实现一个魔法字典
字典树 字典树，又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。...字典树与字典很相似,当你要查一个单词是不是在字典树中,首先看单词的第一个字母是不是在字典的第一层,如果不在,说明字典树里没有该单词,如果在就在该字母的孩子节点里找是不是有单词的第二个字母,没有说明没有该单词...v可以表示一个字典树到此有多少相同前缀的数目，这里根据需要应当学会自由变化。 ...这里给出生成字典树和查找的模版： 生成字典树： void createTrie(char* str) { int len = strlen(str); Trie *p = root, *...字典树的模板题，先建字典数，然后再查询每个给定的单词。。
，便去学习和研究了粒子群算法，人工蜂群算法等等的群体智能算法。...遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的，是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种优化算法，它的基本思想是模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题...基本定义 个体(individual)：在遗传学中表示的是基因编码，在优化问题中指的是每一个解。 适应值(fitness)：评价个体好坏的标准，在优化问题中指的是优化函数。...适应度函数的计算 适应度函数的目的是评价个体的好坏，如上面的优化问题中，即为最终的优化目标函数。...我在这里简单介绍了遗传算法，遗传算法是一个研究较多的算法，还有利用遗传算法求解组合优化问题，带约束的优化问题，还有一些遗传算法的理论知识，如模式定理，积木块假设，在这里就不一一列举了，希望我的博文对你的学习有帮助
k-means算法的优、缺点 1、优点： ①简单、高效、易于理解 ②聚类效果好 2、缺点： ①算法可能找到局部最优的聚类，而不是全局最优的聚类。使用改进的二分k-means算法。...优化方法 二分k-means算法：首先将整个数据集看成一个簇，然后进行一次k-means（k=2）算法将该簇一分为二，并计算每个簇的误差平方和，选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二，直至簇数达到用户指定的...算法进行细聚类。...k-means算法的k值自适应优化算法：首先给定一个较大的k值，进行一次k-means算法得到k个簇中心，然后计算每两个簇中心之间的距离，合并簇中心距离最近的两个簇，并将k值减1，迭代上述过程，直至簇类结果...参考： k-means算法、性能及优化
Adam优化算法 基本思想是把动量梯度下降和RMSprop放在一起使用。...Adam优化算法计算方法 动量梯度下降部分： vdw=β1vdw+(1−β1)dWv_{dw}=\beta_1 v_{dw}+(1-\beta_1)dWvdw=β1vdw+(1−β1)dW...这是Adam名称的由来，大家一般称之为：Adam Authorization Algorithm(Adam权威算法)。 默认参数值选取 α\alphaα 学习速率是你需要是调参的。...β2=0.999\beta_2=0.999β2=0.999 -> dw2dw^2dw2 -> (dw2)(dw^2)(dw2) RMSprop term. 0.999出自Adam paper，即该算法提出者
智能优化算法神经网络算法利用的是目标函数导数信息去迭代更新参数，选找目标函数最优值。智能优化算法是一种收索算法，也是通过迭代，筛选，选找目标函数最优值（极值）。...一般步骤为：给定一组初始解评价当前这组解的性能从当前这组解中选择一定数量的解作为迭代后的解的基础在对其操作，得到迭代后的解若这些解满足要求则停止，否则将这些迭代得到的解作为当前解重新操作智能优化算法包含有许多...，比如粒子群优化算法（PSO）,飞蛾火焰算法（MFO）...等一.飞蛾火焰算法(MFO)算法核心思想：飞蛾以螺旋线运动方式不断靠近火焰，痛过对火焰的筛选，不断选出离目标函数极值最接近的位置。...用随机的位置与该鲸鱼位置做差，然后用该随机的位置和做差后的值继续做差，去更新鲸鱼位置三.樽海鞘群优化算法(SSA)算法核心思想：与MFO类似，初始化鱼群后，对其求自适应度，然后进行排序，记录最小位置（也就是最优位置...四.灰太狼优化器(GWO)算法核心思想：与前面几种都是类似初始化狼群（随机初始化）和初始化3只重要程度递减的狼（Alpha、Beta、Delta，求解极小值问题时候初始化为无穷大）判断狼群是否超出边界，
一、引言 在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子...，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题 主要有三类优化问题： 无约束优化问题 含等式约束的优化问题 含不等式约束的优化问题 针对上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...四、正则化 在“简单易学的机器学习算法——线性回归(1)”中，在处理局部加权线性回归时，我们碰到了如下的三种情况： ? ? ? ? ? ? 当 ? 时模型是欠拟合的，当 ? 时模型可能会出现过拟合。...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression
一、引言 在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法...，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题 主要有三类优化问题： 无约束优化问题 含等式约束的优化问题 含不等式约束的优化问题 针对上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...四、正则化 在“简单易学的机器学习算法——线性回归(1)”中，在处理局部加权线性回归时，我们碰到了如下的三种情况： ? ? ? ? ? ? 当 ? 时模型是欠拟合的，当 ? 时模型可能会出现过拟合。...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression
最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。...吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法...Momentum算法 Momentum算法又叫做冲量算法，其迭代更新公式如下： \[\begin{cases} v=\beta v+(1-\beta)dw \\ w=w-\alpha v \end{cases...实验表明，相比于标准梯度下降算法，Momentum算法具有更快的收敛速度。为什么呢？看下面的图，蓝线是标准梯度下降法，可以看到收敛过程中产生了一些震荡。...Adam算法 Adam算法则是以上二者的结合。
粒子群优化算法概述 2. 粒子群优化算法求解 2.1 连续解空间问题 2.2 构成要素 2.3 算法过程描述 2.4 粒子速度更新公式 2.5 速度更新参数分析 3....粒子群优化算法小结 4. MATLAB代码 1. 粒子群优化算法概述 粒子群优化算法是一种基于 种群寻优的启发式搜索算法。在1995年由Kennedy和Eberhart首先提出来的。...粒子群优化算法借鉴了这样的思想，每个粒子代表待求解问题搜索解空间中的一一个潜在解，它相当于一只飞行信息”包括粒子当前的 位置和速度两个状态量。...粒子群优化算法求解 粒子群优化算法一般适合解决连续解空间的问题，比如通过粒子群在解空间里进行搜索，找出极大值。...粒子群优化算法改进 随着粒子群算法的广泛使用，人们发现如果加入一个惯性权重的话，优化的效果更好。 引入了一个 w w w 参数，控制先前粒子速度对下一轮粒子速度的影响，以适应不同场景。
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