展开

关键词

谁能想到,求值的算法还能优化

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。

6320

性能优化|讲的清楚的垃圾回收算法

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

18420
  • 广告
    关闭

    腾讯云618采购季来袭!

    腾讯云618采购季:2核2G云服务器爆品秒杀低至18元!云产品首单0.8折起,企业用户购买域名1元起,还可一键领取6188元代金券,购后抽奖,iPhone、iPad等你拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    神经网络优化算法总结优化算法框架优化算法参考

    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

    51880

    近端策略优化算法(PPO):RL经典的博弈对抗算法之一「AI核心算法

    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。 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

    2.2K20

    优化算法

    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

    6210

    史上简单!冒泡、选择排序的Python实现及算法优化详解

    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。 ? 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。

    1.1K40

    优化算法——遗传算法

    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。 二进制编码 二进制编码是原始的编码方式,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

    3.1K60

    优化算法——遗传算法

    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。 二进制编码 二进制编码是原始的编码方式,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

    66220

    懒惰的算法—KNN

    总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面基础也是“懒惰”的算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是懒的吗? 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 训练算法:KNN没有这一步,这也是为何被称为算法的原因。 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。 表6-1:来源于网络 现在有一电影A,已知其打斗次数为18,接吻次数为90,需要利用knn算法去预测该电影属于哪一类别。 2、准备数据 ? ? 3、分析数据 ? ? 4、测试算法 ?

    66250

    kmeans优化算法

    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

    99330

    Adam优化算法

    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​=β1​vdw​+(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

    46920

    优化算法——凸优化的概述

    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

    53270

    优化算法——凸优化的概述

    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

    701100

    优化算法——模拟退火算法

    模拟退火算法原理 爬山法是一种贪婪的方法,对于一个优化问题,其大致图像(图像地址)如下图所示: ? 模拟退火算法便是基于这样的原理设计而成。 模拟退火算法从某一较高的温度出发,这个温度称为初始温度,伴随着温度参数的不断下降,算法中的解趋于稳定,但是,可能这样的稳定解是一个局部最优解,此时,模拟退火算法中会以一定的概率跳出这样的局部最优解,以寻找目标函数的全局最优解 模拟退火算法 模拟退火算法过程 image.png 模拟退火算法流程 ? 模拟退火算法的Java实现 image.png Java代码 package sa; /** * 实现模拟退火算法 * @author zzy *Email:zhaozhiyong1989@126

    1.4K40

    优化算法——粒子群算法(PSO)

    一、粒子群算法的概述     粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种,是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物(即通常优化问题中所讲的最优解),鸟群的任务是找到这个食物源。 二、粒子群算法的流程     粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟,粒子仅具有两个属性:速度 ? 和位置 ? ,速度代表移动的快慢,位置代表移动的方向。 粒子群算法的思想相对比较简单,主要分为:1、初始化粒子群;2、评价粒子,即计算适应值;3、寻找个体极值 ? ;4、寻找全局最优解 ? ;5、修改粒子的速度和位置。下面是程序的流程图: ?

    1.1K20

    优化算法——粒子群算法(PSO)

    一、粒子群算法的概述     粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种,是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物(即通常优化问题中所讲的最优解),鸟群的任务是找到这个食物源。 二、粒子群算法的流程 image.png ? (PSO流程) 下面我们具体解释下流程图里面的每一个步骤: 1、初始化    首先,我们需要设置最大的速度区间,防止超出最大的区间。

    1.2K40

    优化算法——模拟退火算法

    模拟退火算法原理 模拟退火算法 模拟退火算法过程 模拟退火算法流程 模拟退火算法的Java实现 Java代码 最后的结果 模拟退火算法原理 爬山法是一种贪婪的方法,对于一个优化问题,其大致图像( 模拟退火算法便是基于这样的原理设计而成。 模拟退火算法从某一较高的温度出发,这个温度称为初始温度,伴随着温度参数的不断下降,算法中的解趋于稳定,但是,可能这样的稳定解是一个局部最优解,此时,模拟退火算法中会以一定的概率跳出这样的局部最优解,以寻找目标函数的全局最优解 模拟退火算法 模拟退火算法过程 (1)随机挑选一个单元kk,并给它一个随机的位移,求出系统因此而产生的能量变化ΔEk\Delta E_k。 模拟退火算法流程 ?

    85421

    Adam 优化算法详解

    据牛津字典的定义,优化是指最好或最有效地利用一种情况或资源,或者简单地使自己的事物达到最佳状态的行为。通常,如果可以对某事进行数学建模,则很有可能可以对其进行优化。 这在深度学习领域起着至关重要的作用(可能是整个人工智能),因为您选择的优化算法可能是在数分钟,数小时或数天(有时甚至是数周)内获得高质量结果的区别。 ? 在深度学习模型中使用Adam进行优化有什么好处? Adam如何工作? 什么是Adam Optimizer? 在不花太多时间介绍AdaGrad优化算法的情况下,这里将解释RMSprop及其在AdaGrad上的改进以及如何随时间改变学习率。 当我们将两者(Momentum 和RMSprop)放在一起时,我们得到了Adam —下图显示了详细的算法。 ?

    60510

    相关产品

    • 手势识别

      手势识别

      腾讯云神图·手势识别(GR)是基于腾讯音视频实验室推出的新一代人机交互技术,包括静态手势识别、关键点识别、指尖识别、手势动作识别等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的手势识别服务...... 

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券