“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
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)。
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。
选自Ruder Blog 作者：Sebastian Ruder 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪、蒋思源 Sebastian Ruder 的这篇博客总结了 2017 年深度学习优化算法的最新进展，他主要从Adam算法的局限性与提升方法、学习率衰减方案、超参数搜索、怎样学习优化和理解泛化性能等角度向我们展示近来研究者对最优化方法的思考与探索。 深度学习终究是寻找一个使泛化性能足够好的（损失函数）极小值过程，它并不一定要求能搜索到非凸函数的最小值点，而需要模型的损失能得到显著性地降低，以收敛到一个可接受的极小值
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，
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
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。
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
雷锋网 AI 研习社按：现代社会环境下，优化思想已经应用到商业、生产、乃至生活的方方面面，在本次公开课中，讲者结合生活场景普及运筹优化的思想，并借助优化问题和具体案例深入剖析定制化算法所能带来的巨大价值。
指数加权平均 在深度学习优化算法中，例如Momentum、RMSprop、Adam，都提到了一个概念，指数加权平均，看了Andrew Ng的深度学习课程后，总结一下什么是指数加权平均。 式中v_t可
算法设计与分析是计算机科学领域中的重要课题，主要涉及设计高效的算法，并对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析。通过算法设计与分析，可以提高算法的效率和性能，从而解决实际问题。
自从去年我们发表论文“ 学习优化 ”以来，优化器学习领域受到越来越多的关注。在这篇文章中，我们介绍这一行的工作，分享我们对这个领域的机遇和挑战的看法。
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。
在人们的印象中，大多数蛇形机器人似乎无法像许多轮式和腿式机器人那样抓取和操作物体。
简介 为支持超大维度机器学习模型运算，腾讯数据平台部与香港科技大学合作开发了面向机器学习的分布式计算框架——Angel 1.0。 Angel是使用Java语言开发的专有机器学习计算系统，用户可以像用Spark, MapReduce一样，用它来完成机器学习的模型训练。Angel已经支持了SGD、ADMM优化算法，同时我们也提供了一些常用的机器学习模型；但是如果用户有自定义需求，也可以在我们提供的最优化算法上层比较容易地封装模型。 Angel应用香港科技大学的Chukonu 作为网络解决方案， 在高维度机器学习
【导读】梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。Sebastian Ruder曾在去年发表博文 《梯度下降优化算法综述》（An overview of gradient descent optimization algorithms），详细对比了梯度下降算法中的不同变种，并帮助使用者根据
深度卷积神经网络通常采用随机梯度下降类型的优化算法进行模型训练和参数求解。经过近几年深度学习的发展，也出现了一系列有效的网络训练优化新算法。在实际工程中，Pytorch 和 Keras 等框架几乎都已经封装好了最新的优化器算法，我们只需根据自身需要选择合适的优化器即可。但是理解一些典型的一阶优化算法还是很有必要的，本文将简单介绍这些算法的定义。
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Moment或者Nesterov ，还经常会黑一下Adam。比如 UC Berkeley的一篇论文就在Conclusion中写道：
mlrose是一个Python包，可以将一些最常见的随机优化和搜索算法应用于离散和连续值参数空间中的一系列不同的优化问题。
论文地址：https://opt-ml.org/oldopt/papers/2020/paper_28.pdf
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)
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。
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。
本文为52CV粉丝鬼道投稿，介绍了对抗学习领域最新的工作Adv-watermark。
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
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 编译：王小新，来源：量子位 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)
梯度下降法是一种常用的一阶优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种模拟自然界群体行为的进化算法，通过模拟鸟群、鱼群等集体行为，实现在搜索空间中找到最优解的目标。本文将介绍粒子群优化算法的基本原理、算法流程以及应用领域，并探讨其在进化算法中的重要性和优势。
在大规模数据采集的场景中，高效的任务调度是关键之一。通过利用优化算法，我们可以提高爬虫任务的调度效率，加快数据采集速度，并有效利用资源。本文将为您介绍如何利用优化算法来优化爬虫任务调度，实现高效的批量采集。
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
选自arxiv 机器之心编译 参与：乾树、蒋思源 学习算法一直以来是机器学习能根据数据学到知识的核心技术。而好的优化算法可以大大提高学习速度，加快算法的收敛速度和效果。该论文从浅层模型到深度模型纵览监
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。
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。
在深度学习中，优化算法是非常重要的，因为它们可以帮助我们训练出更好的模型。然而，现有的优化算法需要调整大量的超参数，这是一项非常耗时和困难的任务。此外，现有算法忽略了神经网络结构信息，而采用隐式的体系结构信息或体系结构不可知的距离函数。
在使用TensorFlow进行深度学习时，经常会遇到一些错误。其中一个常见的错误是ImportError: cannot import name ‘adam‘ from ‘tensorflow.python.keras.optimizers‘。本文将介绍这个错误的原因，并提供解决方案。
用于深度模型训练的优化算法与传统的优化算法在几个方面有所不同。机器学习通常是简接作用的，再打所述机器学习问题中，我们关注某些性能度量P，其定义于测试集上并且可能是不可解的。因此，我们只是间接地优化P，我们希望通过降低代价函数
寄语：优化算法是一个超参数，一个优化算法不是适合所有损失函数的，没有哪个优化算法是绝对的好或绝对的坏，是要根据损失函数判断的
【新智元导读】本文由 Andrej Karpathy撰写，他前不久加入了特斯拉，担任AI 负责人。本文是他在 OpenAI 担任研究员期间所写，陈述了他通过分析机器学习论文数据库arxiv-sanit
深度学习常常需要大量的时间和计算机资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但需要的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam算法正为此而生！
LINGO是一款优秀的求解器软件，主要用于解决线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等数学问题。它具有以下主要功能：
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。
【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
作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了常用的一些机器学习中常用的优化算法。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 在机器学习的世界中，通常我们会发现有很多问题并没有最优的解，或是要计算出最优的解要花费很大的计算量，面对这类问题一般的做法是利用迭代的思想尽可能的逼近问题的最优解。我们把解决此类优化问题的方法叫做优化算法，优化算法本质上是一种数学方法，常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、Momentum, N
📷 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
数据结构与算法是计算机科学中至关重要的概念之一，对于任何想要成为优秀程序员的人来说，深入理解它们是必不可少的。本文将介绍如何从零开始学习数据结构与算法，并使用Python语言实现一些基本的数据结构和算法，帮助读者入门。
论文：ADMM for Efficient Deep Learning with Global Convergence
MATLAB非线性优化fmincon_数学_自然科学_专业资料。精心整理 act…
今天给大家介绍的是美国南卡罗来纳大学的Jianjun Hu等人发表在CrystEngComm上的一篇文章“Contact map based crystal structure prediction using global optimization”。目前，全局优化算法与第一性原理自由能计算相结合，以预测晶体组成或晶体结构。这些方法虽然可以在搜索过程中利用某些晶体模式，但它们却不利用晶体结构中所体现的原子构型的隐式规则和约束。在这里，作者提出了一种基于全局优化的算法，CMCrystal，基于原子接触图的对晶体结构进行重构。实验表明，给定某些晶体材料的原子接触图，重建晶体结构是可行的，但要实现其他材料的成功重建，需要更多的几何或物理化学约束。
本文介绍了深度学习中常用的优化算法，包括一阶优化算法（如SGD、Adam等）和二阶优化算法（如SGD+momentum、Adam等），并分析了它们在实际应用中的优缺点以及不同场景下的使用。
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