本文从一个经典的优化函数开始，引出智能优化算法的价值。下图为2 维 Schwefel 函数的 3-D 曲面图，其中 x 和 y 的范围均为 [−500;500]，且仅取整数。从图上可以看出，除了位于右下角的全局最优解 (421;421) 外， Schwefel 函数还存在大量局部最优解。图中给出了三组局部最优解的实例，分别为 (204;−500)、 (421;−303) 和 (421;204)。
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 疫情加速全球产业链深度重构，市场供需两侧不确定因素增加；全球经济滞胀导致出口需求衰退，工业生产过热增长不可持续；行业整体产能过剩，产品同质化严重，绿色低碳转型迫切…… 企业的每位高管都面临着一个必答题：如何加速塑造企业韧性来抵御市场风险，实现业务增长和绿色可持续发展？ 随着数据科学和人工智能技术的发展，基于“数据+算法”的决策在实际业务中凸显越来越重要的价值，企业端诉求、技术变革与基础设施完善共同推动智能决策时代到来。 据研究分析公司Gartner预测，
机器学习算法领域近期出现了大量研发进展，但目前社区尚缺乏对机器学习算法基础概念和近期进展的系统性介绍，尤其是基于随机优化方法、随机算法、非凸优化、分布式与在线学习，以及无投影方法的机器学习算法。
分布式优化理论和算法近年来在多智能体系统中得到了广泛的发展与应用，目前在机器学习领域也正在受到越来越多的关注。本文主要介绍目前分布式优化算法的分类和研究现状，以及作者在该方向的一些工作。
它整理了自1964年以来，几乎所有的优化方法 （约130种），将它们进行了分类。
鲁棒优化以及分布鲁棒优化问题已经成为当今优化领域的研究热点，在金融，调度以及机器学习等领域中都有着广泛的应用。本文主要介绍基于数据的分布鲁棒优化算法中的建模及其具体应用。
在分布式算法改进后，算法因为分布式情况，存在通信、等待、同步、异步等问题，导致算法的空间复杂度、时间复杂度，没有达到预想的情况，针对机器学习的单体算法和分布式算法的优化方法，本节就来介绍相关原理和实现方法
受人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发。 主要包括: (1)遗传算法: 模仿自然界生物进化机制 (2)差分进化算法: 通过群体个体间的合作与竞争来优化搜索 (3)免疫算法: 模拟生物免疫系统学习和认知功能 (4)蚁群算法:模拟蚂蚁集体寻径行为 (5)粒子群算法:模拟鸟群和鱼群群体行为 (6)模拟退火算法:源于固体物质退火过程 (7)禁忌搜索算法:模拟人类智力记忆过程 (8)神经网络算法:模拟动物神经网络行为特征
园区智能视频监控分析系统技术的快速发展，视频监控产品市场展现出超清、互联网、数据、智能的特性，互联网上对园区智能视频监控分析系统给出了很高的应用价值评价。园区智能视频监控分析系统提升了园区物业日常安防监控管理服务效率和质量管理能力。
数据驱动的进化优化是什么，仅仅就是数据+优化算法吗？数据驱动的进化优化适用于哪些应用场景？传统的数学优化方法是否迎来了新一轮的挑战。本文将为您深入浅出的解答以上问题。
MOCSO（Multi-Objective Competitive Swarm Optimizer）是PSO（粒子群优化算法）的变体
读者朋友大家好！我是过冷水，最近在学习的过程中遇到极值寻优问题，觉得寻优问题是很多人关注的一个知识点，于是就准备开一个新的连载和大家一起来解决极值寻优过程中遇到的问题。
毕竟在同等条件下，电视的屏显和画质摆在那里，手机再怎么升级屏幕，沉浸感还是没有电视好。
作者｜Juliuszh，https://zhuanlan.zhihu.com/juliuszh，仅作交流学习分享，如有侵权联系删除，谢谢
【新智元导读】新智元以前也译介过 Carlos E. Perez 关于深度学习的文章。这次我们要介绍的是他最新制作的“深度学习路线图”。 Perez 发现，他跟踪研究深度学习好几年，发现还没有人制作过一个地图将事情的发展脉络梳理出来。于是，他很快自己动手做了一份。 需要指出的是，这只是一份非常初级的地图，有很多关键概念和思想都没有纳入进来。不过，就像 Perez 自己说的那样，这只是个开始，希望有更多人站出来继续扩充这份地图。 据 Perez 介绍，他的这份地图里，无监督学习的部分来自苹果 AI 负责人
“你到底爱不爱我？”这或许是恋爱双方出现频率最高的问题，想要知道对方大脑在想什么，并不是什么天方夜谭，通过科学技术还真的有望实现。不过，让如此大胆的想法变为现实，我们需要借助什么技术呢？我想，目前最火的人工智能技术应该首先出列。
明厨亮灶视频监控分析抓拍报警系统配合现场的监控摄像头，自动识别餐厅厨房工作员的厨师服厨师帽口罩等是不是配戴，是不是有耗子/猫/狗等动物侵入，或者陌生人侵入后厨等；明厨亮灶视频监控分析抓拍报警系统可解决厨房卫生监控盲点大、管控艰难、环境卫生操纵欠缺等难题，使传统式的餐饮服务流程方法迈向智能化安全管理。
📷 7月31日，2018年第6期犀牛鸟·学问 — 腾讯AI Lab犀牛鸟访问学者系列报告研讨会在腾讯滨海大厦顺利举行，本次研讨会由腾讯高校合作、腾讯AI Lab 和CCF YOCSEF深圳联合主办。五位正在腾讯AI Lab访问的犀牛鸟访问学者受邀作学术报告，并与参会人员进行了深入交流。 首先，中国香港城市大学数学系副教授周翔老师带来了题为“ 鞍点计算的理论和方法”的报告。周教授详细介绍了稀有事件中，如何稳定、快速的计算指定指标的鞍点，包括Gentlest Ascent Dynamics 和基于优化
优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。优化问题广泛地存在于信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域。优化方法是一种以数学为基础，用于求解各种优化问题的应用技术。各种优化方法在上述领域得到了广泛应用，并且已经产生了巨大的经济效益和社会效益。实践证明，通过优化方法，能够提高系统效率，降低能耗，合理地利用资源，并且随着处理对象规模的增加，这种效果也会更加明显。 在电子、通信、计算机、自动化、机器人、经济学和管理学等众多学科中，不断地出现了许多复杂的组合优化问题。面对这些大型的优化问题，传统的优化方法（如牛顿法、单纯形法等）需要遍历整个搜索空间，无法在短时间内完成搜索，且容易产生搜索的“组合爆炸”。例如，许多工程优化问题，往往需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或者准最优解。鉴于实际工程问题的复杂性、非线性、约束性以及建模困难等诸多特点，寻求高效的优化算法已成为相关学科的主要研究内容之一。 受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题，主要包括：模仿自然界生物进化机制的遗传算法；通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法；模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法；模拟蚂蚁集体寻径行为的蚁群算法；模拟鸟群和鱼群群体行为的粒子群算法；源于固体物质退火过程的模拟退火算法；模拟人类智力记忆过程的禁忌搜索算法；模拟动物神经网络行为特征的神经网络算法；等等。这些算法有个共同点，即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展；在优化领域称它们为智能优化算法，它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。 **
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书为商业、商业和工业领域的应用问题探索创新和增值的解决方案。 工业4.0和5G技术中的人工智能 为商业、商业和工业领域的应用问题探索创新和增值的解决方案 随着人工智能(AI)技术创新的步伐不断加快，识别嵌入关键决策过程的适当AI能力对建立竞争优势从未像现在这样关键。可以配置新的和新兴的分析工具和技术，以优化业务价值，改变组织获得洞察力的方式，并显著改善整个企业的决策过程。 《工业4.0和5G技术中的人工智能》运用进化和群体智能、数学规划、多目标优化等前沿智能优化方
加油站AI智能视频监控分析系统可以根据视频总流量分析技术，使优化算法实体模型替代人的眼睛，即时鉴别加油站内部的工作过程中的安全规范、员工行为准则等问题。加油站AI智能视频监控分析系统优化算法实体模型可以精确捕获违规操作，全年度24个小时无间断，各种不良行为并发送报警。加油站是一级防火安全企业，因为消防安全对策不及时或人为因素纵火，火灾事故经常可以看到，给我国资产和生命安全导致巨大损失。因而，应用当代智能化方式产生多方位的安全防护管理体系尤为重要。
原文标题：A Peek at Trends in Machine Learning 作者：Andrej Karpathy 翻译：贾琳 全文校对：闵黎 本文约1700字，建议阅读时间4分钟。 OpenAI是由诸多硅谷大亨联合建立的人工智能非盈利组织，目的是预防人工智能的灾难性影响，促使人工智能发挥积极作用。本文由OpenAI的研究人员Andrej Karpathy撰写，主要陈述了他通过分析机器学习论文数据库arxiv-sanity里面的28303篇论文里面的高频关键词所发现的有趣的结论。 你是否用过谷歌
伴随着人工智能的迅速进步和执行，安全性监控的广泛运用激发了人工智能视觉识别系统和分析技术性的逐步推进科学研究。在各方面的真实运用中，将人工智能视频分析关键技术于传统式视频监控行业已变为完成当代技术性综合性视频管理方法的硬性需求。燧机科技智能视频分析系统是一种涉及到数字图像处理、计算机视觉、人工智能等方面的智能视频分析商品。它可以分析视频地区、物件遗留下或遗失、逆向行驶、群体相对密度出现异常等异常现象，并立即推送警报信息内容。
2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国 倒计时5天 2018，想要follow最火的区块链技术？你还差一场严谨纯粹的技术交流会——2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国将于2018年3月30-31日登陆北京喜来登长城饭店。追求专业性？你要的这里全都有：当超强嘉宾阵容遇上业界同好的脑洞大联欢，1+1=无限可能，目前门票预购火热进行中。 活动详情： http://dwz.cn/7FI1Ch 作者 | Julius 来源 | 机器学习炼丹记（公众号ID：Julius-AI） （一）一个框架看懂优化算
为什么 transformer 性能这么好？它给众多大语言模型带来的上下文学习 (In-Context Learning) 能力是从何而来？在人工智能领域里，transformer 已成为深度学习中的主导模型，但人们对于它卓越性能的理论基础却一直研究不足。
悠桦林信息科技（上海）有限公司 数科 （https://www.youhualin.com/） 悠桦林成立于2016年，是一家以运筹学、强化学习、大数据分析等智能决策技术为核心驱动的科技公司。 作为国内AI智能决策技术的领航者，悠桦林一直致力于推进基于海量数据的AI智能决策技术在中国的落地推广，聚焦制造业和大交通行业的场景需求，为企业提供“行业+AI+OR” 的智能决策整体解决方案，提升企业决策水平，助力企业实现决策环节的快速、明智和可量化。 悠桦林拥有员工200人左右，人工智能科学家30+，
选自arXiv 作者：Zengkun Li 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 鉴于当前认知神经科学和人工智能工程所遇到的困难，华为 2012 实验室的研究人员提出了一种新的通用人工智能工程方法：使用学习算法的稳定性作为在特定场景中的适合度函数的启发式搜索方法。论文将其方法与人工设计方法、仿生学方法进行了对比，结果表明该方法更加有望实现通用人工智能，并且和认知神经科学有更好的交互作用。 作者指出虽然可以直接在这篇论文中提出其工程方法，但为了刚好地解释这个方法的必要性和可行性，以及使无相关背景的读者能更好地理
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前者如实现一个功能、搭建一个服务、实现一种展现交互方式等。更关注的是如何实现功能，如何对于各种复杂甚至小众的场景都不出错。互联网中典型的后端、前端、平台、网络工程师的主要工作是这一类。
“说到优化算法，入门级必从 SGD 学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad / AdaDelta，或者直接无脑用 Adam。可是看看学术界的最新 paper，却发现一众大神还在用着入门级的 SGD，最多加个 Momentum 或者Nesterov，还经常会黑一下 Adam。这是为什么呢？” 机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是： 拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。 不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的
深度学习的基本原理和算法主要涉及神经网络和反向传播算法。以下是深度学习的基本原理和算法：
免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原，可行解对应抗体（B细胞），可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以将优化问题的寻优过程与生物免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程对应起来，将生物免疫应答中的进化过程抽象成数学上的进化寻优过程，形成一种智能优化算法。它具有一般免疫系统的特征，采用群体搜索策略，通过迭代计算，最终以较大的概率得到问题的最优解。相对于其他算法，免疫算法利用自身产生多样性和维持机制的特点，保证了种群的多样性，克服了一般寻优过程（特别是多峰值的寻优过程）的不可避免的“早熟”问题，可以求得全局最优解。免疫算法具有自适应性、随机性、并行性、全局收敛性、种群多样性等优点。 1.2 算法操作步骤 （1）首先进行抗原识别，即理解待优化的问题，对问题进行可行性分析，提取先验知识，构造出合适的亲和度函数，并制定各种约束条件。 （2）然后初始化抗体群，通过编码把问题的可行解表示成解空间中的抗体，在解的空间内随机产生一个初始种群。 （3）对种群中的每一个可行解进行亲和度评价。（记忆单元的更新：将与抗原亲和性高的抗体加入到记忆单元，并用新加入的抗体取代与其亲和性最高的原有抗体（抗体和抗体的亲和性计算）） （4）判断是否满足算法终止条件；如果满足条件则终止算法寻优过程，输出计算结果；否则继续寻优运算。 （5）计算抗体浓度和激励度。（促进和抑制抗体的产生：计算每个抗体的期望值，抑制期望值低于阈值的抗体；可以知道与抗原间具有的亲和力越高，该抗体的克隆数目越高，其变异率也越低） （6）进行免疫处理，包括免疫选择、克隆、变异和克隆抑制。 免疫选择：根据种群中抗体的亲和度和浓度计算结果选择优质抗体，使其活化； 克隆：对活化的抗体进行克隆复制，得到若干副本； 变异：对克隆得到的副本进行变异操作，使其发生亲和度突变； 克隆抑制：对变异结果进行再选择，抑制亲和度低的抗体，保留亲和度高的变异结果。 （7）种群刷新，以随机生成的新抗体替代种群中激励度较低的抗体，形成新一代抗体，转步骤（3）。 免疫算法运算流程图
AI 科技评论按：在大规模机器学习问题的求解中，随机优化算法占据着不可替代的地位。大数据在提供海量信息的同时，也暴露了传统计算方法效率低的问题。举例来说，从最初引发深度学习热潮的卷积神经网络，到时下最前沿的对抗神经网络和支撑 AlphaGo 的决策神经网络，都可以被归类为带有非凸目标函数的优化问题。而在海量训练集上求解此类问题都是依赖于 ADAM 和 RMSprop 等随机算法求解器。近些年来，随着大数据带动下统计学习，机器学习和深度学习等人工智能领域的迅猛发展，大规模随机优化算法已经产生了广泛的应用。AI 科技评论在与佐治亚理工学院蓝光辉教授交流的过程中，更深刻地理解了随机优化算法在凸和非凸问题上的研究进展和转化，也感受到蓝光辉教授在随机优化问题上的深刻洞见和前瞻性。
AI 科技评论按：日前，在由上海财经大学交叉科学研究院（RIIS）主办，杉数科技有限公司协办的「现代运筹学发展讨论会」上，腾讯 AI Lab（腾讯人工智能实验室）主任张潼博士发表了精彩演说。作为机器学
LoRAShear是微软为优化语言模型模型(llm)和保存知识而开发的一种新方法。它可以进行结构性修剪，减少计算需求并提高效率。
智慧加油站视频监控行为识别分析系统 选用视频监控系统技术，对给油区和卸油区工作人员抽烟、通电话、用火、浓烟等异常现象开展智能识别、警报和纪录，在卸油工作流程中，工作人员不在座位，消防灭火器置放不合理，静电感应释放出来时长不够等不标准状况，执行加油站渠化规范化工作中。根据人工智能技术的基本上软、硬和有关优化算法，搭建了加油站安全工作系统。根据加油站的智能化更新，及其智能化边沿网络服务器和网络平台的即时推理能力和使用安全性分析，完成了给油和卸油的智能化系统、智能化、精确化。它可以给予鉴别和预警信息，用以鉴别外界侵入、安防设备、抽烟、动火和电话行为等关键情景。
受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智 能计算也称为计算智能( c o m p u t a t i o n a l intelligence, CI)。
论文地址：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2023.2254048
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？ 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法？ 优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。 模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的，基于这些参数，就形成了损失函数E(x)。 比如说，权重(W)
经典策略梯度的大部分时间花在数据采样上，即当我们的智能体与环境交互后，我们就要进行策略模型的更新。但是对于一个回合我们仅能更新策略模型一次，更新完后我们就要花时间重新采样数据，然后才能再次进行如上的更新。
ai智能视频分析盒是一种集音视频编解码、传输数据、储存、个人行为分析等技术性于一体的工业控制系统级智能分析机器设备。ai智能视频分析盒其外界一般网络摄像头键入视频，可以识别图像中的个人行为，输出异常警报实体模型，完成出现异常情形的立即警报作用。机器设备布署便捷，使用方便，自然环境适应能力强。
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起，取长补短，性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模
王新民 编译自 Google Research Blog 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 传统的机器学习方法需要将训练数据集中到一台机器或一个数据中心里，Google已经有强大的云端服务器设备，来对这些数据进行处理。现在，为了训练用户与移动设备进行互动的定制模型，Google又引入了一种新方法：联合学习（Federated Learning）。 联合学习能够在所有训练数据都保存在移动设备本地的情况下，让手机能够同时学习一个共享的预测模型。这种方法让机器学习的训练过程不再需要将数据存储到云端。 本地模
选自 BAIR 机器之心编译 参与：路雪、李泽南、蒋思源 自从去年 UC Berkeley 论文《Learning to Optimize》发表以来，有关优化器学习（optimizer learning）的研究就引起了人们的重视。在本文中，BAIR 在读博士 Ke Li 将向我们介绍这一工作的进展，并分享这一领域的机遇和挑战。 近年来，机器学习已经取得了巨大的成功，它已被应用在了很多不同领域中。这种成功可以归功于由数据驱动的机器学习方法，该方法能在使用专业知识手动设计的系统上自动挖掘数据中的模式。 然而，目
本项目由联想投递并参与“数据猿行业盘点季大型主题策划活动——《2022中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项”评选。
作者丨焦李成整理丨维克多 编辑丨青暮 2021年12月17日，西安电子科技大学人工智能学院教授、欧洲科学院外籍院士、IEEE Fellow焦李成受邀参加2021中国计算机大会“下一代演化计算发展趋势”论坛，并做了“进化优化与深度学习的思考”的主旨报告。 在报告中焦李成梳理了“进化”相关的发展渊源与思想起源，指出了当前人工智能的学术缺陷与实际困境，并从类脑的角度给出了解决路径： “神经网络不应该是目前的意义上进行权重调参，它的结构应该具备变化性、可塑性、学习性和动态性；在类脑感知的过程中，脑的奖惩、学习、信
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