优化算法 类型 优化算法 类型 包括 一阶优化法 和 二阶优化法： 一阶优化法 二阶优化法 具体算法 随机梯度下降法、基于动量的随机梯度下降法、Nesterov型动量随机下降法、Adagrad...法、Adadelta法、RMSProp法、Adam法 牛顿法 计算难度 较易 难 运用程度 主流 少有人用 一阶优化法 对比 随机梯度下降法 基于动量的随机梯度下降法 Nesterov型动量随机下降法...Adagrad法 Adadelta法 RMSProp法 Adam法 运用程度 最广 训练速度 慢 快 快 快 快 模型结果 可靠 可靠 随机梯度下降法、基于动量的随机梯度下降法...一阶优化法 ωω\omega ：待学习参数； ηη\eta ：学习率； ggg ：一阶梯度值； ttt ：第ttt轮训练。...随机梯度下降法 随机梯度下降算法，Stochastic Gradient Descent，简称 SGD 。
其实不然，其中的细节操作十分精妙，渐进时间复杂度肯定是 O(n) 无法再减少，但如果深究算法的执行速度，仍然有优化空间。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...对于这个问题，还有另一种优化方法，那就是分治算法。大致的思路是这样： 先将数组分成两半，分别找出这两半数组的最大值和最小值，然后max就是两个最大值中更大的那个，min就是两个最小值中更小的那个。...PS：其实这个分治算法可以再优化，比较次数可以进一步降到 n + log(n)，但是稍微有点麻烦，所以这里就不展开了。...首先，分治算法是一种比较常用的套路，一般都是把原问题一分为二，然后合并两个问题的答案。如果可以利用分治解决问题，复杂度一般可以优化，比如以上两个问题，分治法复杂度都是1.5n，比一般解法要好。
K越大，每次投入的训练集的数据越多，模型的Bias越小。但是K越大，又意味着每一次选取的训练集之前的相关性越大（考虑最极端的例子，当k=N，也就是在LOOCV里，每次都训练数据几乎是一样的）。...它其实是一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优化；再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所有的参数调整完毕。这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优，但是省时间省力。...3、fmin fmin函数是对不同的算法集及其超参数进行迭代，然后使目标函数最小化的优化函数。...TPOT是一种基于遗传算法优化机器学习管道（pipeline）的Python自动机器学习工具。...TPOT的优化算法本质上是随机的，这意味着它使用随机性（部分地）来搜索可能的流水线空间。
结论：使用标记-清除算法，清理垃圾后会发现存活对象分布的位置比较零散，如果有有大对象需要分配的话，很难有连续的空间进行分配；缺点：效率低、空间碎片 复制算法 为了解决内存碎片问题，jvm大师们研究出了复制算法...，复制算法的原理是将内存空间分为两块，当其中一块内存使用完之后，就会将存活对象复制到另外一块内存上，将之前的内存块直接清理掉，这样就不会产生内存碎片的问题了。...使用复制算法，内存前后对比 ? ? 结论：解决了内存碎片的问题，但是会导致内存空间缩减一半，适用于存活对象少的区域。...标记整理算法 标记整理算法的步骤和标记-清除是一样的，不过最后多加一步就是整理，用来整理存活对象造成的内存碎片，使用标记-整理后内存前后对比： ? ?...分代收集算法 分代收集算法主要就是将内存分为两个年代，一个是年轻代，一个是老年代，在年轻代中使用复制算法，因为年轻代存活的对象少，比较适合使用复制算法，老年代使用标记整理算法，因为老年代垃圾比较少，所以适用于标记整理算法
「这里记录的是吴恩达Andrew Ng在深度学习课程中提到过的优化算法，以及其他受推荐的优化算法。...以及日常感谢Andrew Ng的视频」 梯度下降的优化 1.指数加权平均 引入概念 在讲下面几个优化算法之前，先引出指数加权平均的概念。...2.Momentum Momentum，也称为Momentum梯度下降法，是一种快于标准梯度下降法的一种算法。...最后在几次迭代后就能够快速的到达最小值附近（如上图红线所示） 3.RMSprop 还有一个算法叫做RMSprop，全称是root mean square prop，也是一种能加快梯度下降的算法。...sqrt(sdw+ε)和偏置b = b-αdb/sqrt(sdb+ε) (常用ε=10-8,加上ε是防止分母为零的情况出现) 4.Adam Adam基本上就是结合了Momentum和RMSprop这两种算法
该论文从浅层模型到深度模型纵览监督学习中常用的优化算法，并指出了每一种优化算法的优点及局限性，同时其还包括了一阶和二阶等各种算法的形式化表达。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.10207 摘要：本篇论文旨在介绍关于将最优化方法应用于机器学习的关键模型、算法、以及一些开放性问题。...学习边界、过拟合和正则化 2 解决Logistic回归问题的优化方法（浅层模型的优化方法） 当 L 和 r 是关于 w 的任意凸函数时，可以运用在本节中讨论的方法来解决问题（11）： ?...另一类基于形如（21）模型的算法是拟牛顿方法： ? 有趣的是，这些方法没有计算出显式二阶导数，而是通过在每次迭代中应用低秩更新构造完全由一阶导数的海塞近似矩阵。...例如，让我们简要介绍最流行的拟牛顿算法，全称为 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）方法。在这种方法中，我们首先可以看到（21）的最小值为、 ?
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。
作者：Abhishek Suran 转载请联系作者 提要：PPO强化学习算法解析及其TensorFlow 2.x实现过程（含代码） 在本文中，我们将尝试理解Open-AI的强化学习算法：近端策略优化算法...算法的步骤 游戏n步，存储状态，动作概率，奖励，完成变量。 基于上述经验，应用广义优势估计方法。我们将在编码部分看到这一点。 通过计算各自的损失，训练神经网络在某些时期的运行。...对完成训练的模型测试“m”轮。 如果测试片段的平均奖励大于你设定的目标奖励，那么就停止，否则就从第一步开始重复。...call(self, input_data): x = self.d1(input_data) a = self.a(x) return a 行动选择: 我们定义代理类并初始化优化器和学习率...probs=prob, dtype=tf.float32) action = dist.sample() return int(action.numpy()[0]) 测试模型的知识
冒泡排序、简单选择排序、直接插入排序就是简单排序算法。 评价排序算法优劣的标准主要是两条：一是算法的运算量，这主要是通过记录的比较次数和移动次数来反应；另一个是执行算法所需要的附加存储单元的的多少。...2、简单排序之冒泡法Python实现及优化 原理图 2.1、基本实现 2.2、优化实现 思路：如果本轮有交互，就说明顺序不对；如果本轮无交换，说明是目标顺序，直接结束排序。...原理图 3.1、基本实现 3.2、优化实现——二元选择排序 思路：减少迭代次数，一轮确定2个数，即最大数和最小数。...3.3、等值情况优化 思路：二元选择排序的时候，每一轮可以知道最大值和最小值，如果某一轮最大最小值都一样了，说明剩下的数字都是相等的，直接结束排序。...还可能存在一些特殊情况可以优化，但是都属于特例的优化了，对整个算法的提升有限。
数据挖掘之优化模型 1.1数学规划模型 线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。 ---- 1.2微分方程组模型 阻滞增长模型、SARS传播模型。...---- 1.3图论与网络优化问题 最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。...---- 1.4概率模型 决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov链模型。...---- 1.5组合优化经典问题 多维背包问题(MKP) 背包问题：n个物品，对物品i，体积为iw，背包容量为W。如何将尽可能多的物品装入背包。...解决这一类经典组合优化问题的方法有： 穷举法，贪心法，动态规划法，分支限界法，回溯法等传统算法以及一些智能算法如蚁群算法和遗传算法。
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
大语言模型的应用与微调优化必要性 ChatGPT 的横空出世开启了大语言模型 (LLM) 的普及元年，BERT、GPT-4、ChatGLM 等模型的非凡能力则展现出类似通用人工智能 (AI) 的巨大潜力...基于英特尔® 架构硬件的微调优化方案 本文通过以下三个方面实现了基于第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器的 ChatGLM 高效微调优化： 1、借助英特尔® AMX，大幅提升模型微调计算速度 AMX 是内置于第四代英特尔...在英特尔® 至强® CPU Max 系列产品上，结合之前的两项优化，我们可以通过以下命令行启动 ChatGLM-6B 微调： △图 7....在拥有 32 个物理核的英特尔® 至强® CPU Max 9462 双路服务器上启动微调 优化结果 通过以上简单软、硬件综合优化，无须采用昂贵的 GPU 硬件，即可实现对 ChatGLM-6B 模型的高性能微调...作者简介： 夏磊，英特尔（中国）有限公司人工智能首席工程师，拥有近 20 年的人工智能从业经验，在软件算法、自动控制和工程管理等领域积累了丰富经验。
而后通过预测标签、基于 Smot 采样算法预测用户接下来最偏好的场景，精准 Push 用户信息。 如下图所示为贝壳实现标签体系的整体框架，分为四层。...2房源质量打分中深度学习应用及算法优化 贝壳是以技术驱动的品质居住服务平台，旨在帮助用户精准挑选优质房源，提高运营与找房效率。...主要分三个阶段： 第一阶段：建立初版模型系统，采用 XGBoost 模型，完成项目从 0 到 1 的过程； 第二阶段：深度学习模型，采用 DNN+RNN 混合模型； 第三阶段：效果持续优化，也是业务需要...采用深度学习模型后，因为业务需求越来越高，进入长期的模型效果持续优化阶段，这个过程挑战非常大。深度学习可以帮助捕获模型，但是捕获一定是已有特征，而不是没有特征的。...GAN： （1）增加点云密度切分的层数以增加数据量，或将输入从点云密度图改为模型俯视图 ; （2）将阈值由像素改为真实距离 ; （3）不断优化对网络输出矢量化的各种策略.
HDR - 高动态范围成像中，我为你介绍了基础的HDR算法，它的目的是将多张照片合理的融合起来，得到最高的动态范围。...数码相机成像时的噪声模型与标定所示例的一样： 然而作者发现，如果我们需要限制曝光时间时，高ISO设定反而能得到更好的信噪比。...下图进一步说明了结果，红色线代表基础曝光组合，绿色线是作者的优化方法的结果，黑色是理想结果。可见在图像暗区，作者的优化结果更加接近理想图像的效果。...数码相机成像时的噪声模型与标定，用一种基于噪声模型优化的HDR融合方法来展示了噪声模型的应用。...这种方法指出HDR生成算法本质上是一种多帧融合去噪算法，而以前的方法并没有基于噪声模型精确的进行信噪比的优化。
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...最笨的也是最有效的方法就是试，我们在上一篇推文说模型选择有一种方法是交叉验证，机器学习开篇。我们在k值选择的时候也可以用交叉验证这种方法。...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。
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。...二进制编码 二进制编码是最原始的编码方式，遗传算法最初是在二进制编码的方式下进行运算的。二进制编码也是遗传算法中使用最为直接的运算编码方式。二进制编码是指利用00和11对问题的解向量进行编码。...( 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
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。...二进制编码 二进制编码是最原始的编码方式，遗传算法最初是在二进制编码的方式下进行运算的。二进制编码也是遗传算法中使用最为直接的运算编码方式。二进制编码是指利用00和11对问题的解向量进行编码。...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
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...，而GBDT是减少模型的偏差 随机森林不需要进行特征归一化。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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
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