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(1508)
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沙龙
1
回答
粒
子群
算法
在人工神经网络中的应用
neural-network
、
particle-swarm
我有一个问题来理解粒
子群
算法
的概念。为了编写代码,我们将一些文章分散到我们的空间中,并试图找到一个位置(for example min of a function or desire target)。(似乎粒
子群
算法
有很强的全局寻优能力,而反向传播有查找局部的能力,对吗?) 如果你能给我任何能帮助我理解的信息,我将不胜感激。提前谢谢
浏览 4
提问于2014-01-28
得票数 2
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1
回答
基于粒
子群
优化的神经网络训练的概念问题
matlab
、
machine-learning
、
neural-network
、
particle-swarm
利用MATLAB提供的IRIS数据库,以均方误差(MSE)为适应度函数,采用粒
子群
优化
算法
(PSO)训练4个输入、3个输出神经网络。对适应度函数进行了50次评价。实验是对特征进行分类。我有点怀疑(2)在许多论文中 我看到了MSE与世代之间的训练曲线是有情节的。在图中,左边的图(a)是一个类似于NN的模型。它是一个4输入-0隐藏层-3输出认知地图.图(b)是由同一
粒
子群
算法
训练的神经网络。本文的目的是
浏览 3
提问于2014-04-10
得票数 6
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2
回答
噪声环境下简单的一维粒
子群
优化
算法
language-agnostic
、
optimization
、
particles
、
particle-swarm
我正在尝试粒
子群
优化,并试图为以下简单场景确定最佳方法: 优化一维函数(即粒子沿单线移动)被优化的函数可以在直线上的任意点采样,每个位置采样的“
值
”都是非常嘈杂的,优化的底层函数(不包括噪声)相当简单(例如,具有单个全局最大
值
的金字塔,或具有不同高度的两个驼峰) 。解决这一问题的最佳粒
子群
设计是什么,即用最小样本数有效地发现最优解?
浏览 2
提问于2010-08-22
得票数 3
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1
回答
粒
子群
优化(PSO)中的粒子
algorithm
、
optimization
、
particles
、
particle-swarm
如果我有一个由50个元素组成的数组A,并且我想使用粒
子群
优化
算法
(PSO)生成另一个相同大小(50个元素)的数组B。例如,如果B中的元素的
值
与A中的元素的
值
相似或最近:粒
子
浏览 2
提问于2016-03-03
得票数 2
1
回答
AI
算法
中比较常用的模型都有什么?
人工智能
、
编程算法
浏览 146
提问于2022-08-27
1
回答
Matlab中3D (Surf)图中的查找峰
matlab
我需要在一个3D冲浪图中找到几个(~5)个峰值;尝试了imregionalmax,但是它给了我太多的最大
值
,我无法找到控制它的方法。
浏览 1
提问于2018-04-29
得票数 1
3
回答
粒
子群
优化是如何得到最终解的?
algorithm
、
mathematical-optimization
、
particle-swarm
我知道每个粒子都是一个特定函数的解,每个粒子和粒
子群
都在不断地寻找最好的解。如果在第一次迭代之后找到了全局最佳
值
,并且没有新的粒子被添加到混合中,那么循环不是应该退出,而第一个全局最佳的不是最合适的解决方案吗?如果是这样的话,那么比仅仅迭代一个列表更好。
浏览 6
提问于2014-04-30
得票数 1
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3
回答
如何充分利用Matlab中的CPU [提高重复的、耗时的程序的性能]
matlab
、
time
、
consuming
、
particle-swarm
在变光条件下,我正在研究一种
自适应
的全自动分割
算法
,该
算法
的核心是使用粒
子群
优化
算法
(PSO)来调整模糊系统,相信这是非常耗时的:只需要5个粒子和100次迭代,我就得等待2到3个小时!
浏览 7
提问于2013-10-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
粒
子群
优化:高维空间中收敛到局部最优的速度过快
machine-learning
、
particle-swarm
使用粒
子群
算法
,我发现解决方案会迅速收敛到局部最优解,并将问题缩小到以下几个方面: 速度:粒子速度在0- 5,000,000的上下界范围内迅速衰减到极小的步长0-10。
浏览 3
提问于2021-11-04
得票数 0
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2
回答
对C++强化学习库控制群集
算法
的建议
c++
、
ai
、
movement
、
character
、
reinforcement-learning
我期待使用强化学习,以
自适应
地修改权重涉及到一个群集
算法
(即‘boid’)。有人能推荐一个好的图书馆来使用吗?我还需要某种线性分类器,或者什么的,将学习和(浮点
值
)
权
值
连接起来,用于每一种植绒转向行为。所以为这个问题提供一站式解决方案的库会很好吗?
浏览 0
提问于2011-04-14
得票数 1
1
回答
有没有办法检查CPLEX中决策变量给定
值
的可行性?
optimization
、
mathematical-optimization
、
cplex
、
ilog
、
operations-research
目前,我正在尝试在CPLEX中实现粒
子群
优化
算法
,以解决具有大量客户的车辆路径问题。为此,我在ILOG脚本中的主块(控制流)中实现了
算法
的每个步骤。在每次迭代中,
算法
提出一个解决方案(=决策变量的
值
),现在需要检查它是否可行,以及解决方案的
值
是什么。在下一次迭代中,然后尝试改进解决方案。这将重复
浏览 7
提问于2021-11-25
得票数 0
1
回答
如何做出更快的
算法
algorithm
、
shortest-path
、
dijkstra
设= (,)是具有边
权
的有向图,且是图的顶点。所有的边
权
值
都是介于1到20之间的整数。设计了一种求最短路径的
算法
。
算法
的运行时间应该比Dijkstra的运行时间更快。我知道Dijkstra的运行时间是O( e+v log ),并试图找到一个更快的
算法
。如果所有的
权
值
都是1或只包含0和1,我可以在有向图中使用BFS O(e+v),但是如何使边缘
权
值得到更快的
算法
是1到20之间的整数。
浏览 0
提问于2019-03-18
得票数 5
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4
回答
Python聚类
算法
cluster-analysis
、
k-means
、
dbscan
我一直在寻找针对特定问题的聚类
算法
。我需要用某种方法将N粒
子群
描述成k个群,其中k不一定是已知的,除此之外,不知道先验的连接长度(类似于这个)。你可以看到,这里确实有两个独立的种群,通过调整epsilon因子(最大
值
)。在相邻星系团参数之间的距离),我根本无法让它看到这两个粒子的总体。还有其他<e
浏览 2
提问于2013-11-13
得票数 13
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1
回答
适应性学习优化器是否遵循最陡峭的标准?
neural-network
、
optimization
、
gradient-descent
对于Adam和RMSProb等
自适应
学习优化器,不同权重参数的有效学习率并不相同。这意味着我们并没有真正遵循
权
值
空间中最陡峭的向量的方向,对吗?
浏览 0
提问于2018-05-15
得票数 2
2
回答
利用火炬加速粒
子群
算法
?
python
、
pytorch
我用PyTorch,torch.cuda.FloatTensor实现了一种粒
子群
算法
。我设法加速了两次,但我期待的不仅仅是这些。
浏览 4
提问于2017-12-18
得票数 0
2
回答
基于matlab的粒
子群
/遗传
算法
优化
matlab
、
optimization
、
genetic-algorithm
、
particle-swarm
我正在尝试使用粒
子群
/遗传
算法
来解决一个极大
值
问题。然而,这个函数总是给我最小
值
。如何改变它,使其找到最大
值
。
浏览 2
提问于2020-02-26
得票数 0
2
回答
我那两个隐藏的深层神经怎么了?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
tensorflow
batch_size = 128size_2 = 256beta = 0.001 with graph.as_default(): tf.float32,shape=(batch_size,image_size*image_size)) tf.float32, shape=(batch_size, num
浏览 0
提问于2018-05-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Simulink桌面实时最小均方
自适应
算法
matlab
、
simulink
我需要在Simulink Desktop Real-Time toolbox上实现一个基于LMS的
自适应
音频消除
算法
。为了使(
自适应
) LMS
算法
正常工作,我需要能够逐个采样地工作,即在每个采样时刻,我需要使用两个麦克风的同步当前采样
值
来更新
自适应
滤波器。
浏览 0
提问于2016-01-06
得票数 1
1
回答
Adam中的
权
向量矩
machine-learning
、
gradient-descent
、
backpropagation
在用Adam
算法
进行反向传播时,
权
向量的矩和第二矩是否也计算出了隐层中的
权
值
?
浏览 0
提问于2023-03-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
变
权
图上的最短路径
algorithm
、
graph
、
shortest-path
我对这些类型的问题非常陌生,我想我可以使用Dijkstra的
算法
。然而,有一个小的复杂性-某些
值
是不同的,取决于当前路径的情况。有两种类型的权重:正常权重和有条件的权重(我们称之为K)。条件是:当你用
权
K穿过边时,所有其他类型的
权
值
都是0。这就带来了更多的问题,因为表观最短路径可以用边与K型
权
值
的组合进行打法。下面是这类问题。如果不改变
权
值
,我们就可以很容易地用Dijkstra找到最短路径。然而,当权
值</em
浏览 5
提问于2017-02-16
得票数 2
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