文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 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。
最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。...非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...RLS格型滤波器算法就是将最小二乘准则用于求解最佳前向预测器系数、最佳后向预测器系数，进行时间更新、阶次更新及联合过程估计。...自适应滤波算法性能评价 下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。
.*; /** * @description: DFA算法案例 * @class Name: ApplicationTest * @author: wangdong * @Date: 2021...getTriggerOverWord("一鞭后直接五鞭,",dfa_map); System.out.println(result); } /** * 构建成DFA算法模型
** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到的图像： import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。...开发一个简单的更快的自适应阈值算法是可行的，因此这接我们介绍下相关的理论。 算法基本的细想就是遍历图像，计算一个移动的平均值。
因此合理组合这些算法是一种比较好的提升搜索能力的方式，基于这个想法，这篇文章提出了组合了GA，DE和EDA的一种自适应的memetic 算法。...将自适应memetic的算法融入得到支配和分解的算法中 在38个benchmark中进行 两个议题 如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望的区域，则更多的利用这个优化器优化区域周围的信息...本文贡献 设计了一种自适应模因计算方法用于多目标优化。虽然本文提出的自适应原理与AMALGAM[16]和Borg MOEA[17]有相似的概念，但两种算法都缺少一种渐进控制范式。...考虑了自适应模因计算中的多种全局和一种局部搜索算法。AMALGAM和Borg MOEA都不涉及任何局部搜索算法。此外，还在算法中实现了不同的优化器。 实现了基于支配和分解两种框架中的算法。...提出的算法 将自适应memetic算法分别应用到支配和分解两种框架中--分别提出mNSEA和mMOEA/D 初始化阶段，每个优化算子都有相同的概率生成初始解 较优秀的解会被选出并存进存档中 在子代解生成之前
但你能预测自己成年后的身高，有公式： 男孩成人后身高=（父亲身高+母亲身高）/2*1.08 女孩成人后身高=(父亲身高*0.923+母亲身高）/2 数学老师听见了，回头说：这是大样本统计拟合公式...老师们齐回头，看见同学们都正在预测自己的身高。 毛老师见此情形，推推眼镜说：何必手算，编程又快又简单...... 约定： 身高的单位用米表示，所以自然是会有小数的。 ...预测的身高保留三位小数 输入格式 用空格分开的三个数，整数 小数 小数 分别表示：性别 父亲身高 母亲身高 输出格式 一个小数，表示根据上述表示预测的身高（保留三位小数） 样例输入 1 1.91...java.text.DecimalFormat; import java.util.*; public class yuceshengao { /** * @param args * 试题 算法训练...预测身高 * 你能看见你未来的样子吗？
Meta-learning Adaptive Deep Kernel Gaussian Processes for Molecular Property Prediction 论文摘要 作者提出了具有隐式函数定理的自适应深度核拟合...该方法采用双层优化目标，通过跨任务的元学习学习通用的特征表示，利用这些特征估计的任务特定 GP 模型实现了最低的预测损失。作者使用隐函数定理 (IFT) 解决了由此产生的嵌套优化问题。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的目标检测算法，它们使用统计自适应指数回归模型设计了网络的最后一层来预测目标的尺寸大小。...长按扫描二维码关注我们 一、简要 今天分享的是研究者提出了基于统计自适应线性回归的目标尺寸预测方法。...YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的对象检测算法，它们使用统计自适应指数回归模型设计了网络的最后一层来预测对象的尺寸大小。...研究者提出了统计自适应线性回归层来缓解指数回归模型的梯度爆炸问题。所提出的统计自适应线性回归模型用于网络的最后一层来预测从训练数据集的统计数据估计目标的尺寸大小。...现有的YOLOv2， 随着对YOLOv3中用于目标大小预测的统计值自适应指数回归模型的修改，研究者重新定义了用于学习所提出的目标大小预测的统计值自适应线性回归模型的损失函数，所提出的损失函数如上。
CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码输出码率的同时，保留更高码率编码的视觉感知质量。...文 / Tamar Shoham 译 / John image.png 基于Beamer的帧级内容自适应速率控制进行视频编码 在视频方面，质量和比特率之间的权衡十分微妙。...内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容（无论是完整剪辑还是单个场景）达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。...对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定的编码参数，而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间的最佳平衡。...手动内容自适应技术在场景等方面都存在诸多限制。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BI...
这种做法就是我们本节课将要讨论的演算法。这些学生代表的就是简单的hypotheses gtgt，将所有gtgt融合，得到很好的预测模型G。...例如，二维平面上简单的hypotheses（水平线和垂直线），这些简单gtgt最终组成的较复杂的分类线能够较好地将正负样本完全分开，即得到了好的预测模型。...而当ϵt=0时，没有error，表示该gt预测非常准，此时对应的⋄t=∞，αt=∞，即此gt对G贡献非常大，权重应该设为无穷大。 这种算法被称为Adaptive Boosting。...首先通过讲一个老师教小学生识别苹果的例子，来引入Boosting的思想，即把许多“弱弱”的hypotheses合并起来，变成很强的预测模型。...最终由不同的gt进行组合得到整体的预测模型G。实际证明，Adaptive Boosting能够得到有效的预测模型。
上一篇关于梯度下降的算法，原作者原理其实已经讲的比较清楚了，下面我将通过一个非常简单的案例，帮助理解并且应用梯度下降算法。...假如我们现在并不知道这个公式具体是多少，仅仅知道y=wx，而我们的目标就是要求出这个w值，使得最终的预测结果和我们的输出实际结果尽可能接近。...，不断重复该过程调整直到预测的结果和实际的结果接近一致就可以了。...实现步骤 1.明确预测函数。 2.明确误差损失函数。 3.明确梯度。 4.利用梯度下降方法逼近我们设置的阈值。 5.求得我们要的结果。 输入输出数据 ? 预测函数 ? 损失函数 ?...训练前 还没有训练的时候，因为这个w是我们随意给的，所以得到的预测结果和真实的相差很远。 ?
它的基本思想是对于给定的一个样本，在训练数据集中寻找与它最近的K个邻居，通过这K个邻居的信息来预测这个样本的类别或数值。KNN算法可以用于分类（比如手写识别）和回归（比如预测房价）问题。...对这K个邻居进行分类：如果该样本是分类问题，则对这K个邻居进行投票，票数最多的类别即为该样本的预测类别。如果该样本是回归问题，则对这K个邻居的值进行简单统计，例如取平均值作为该样本的预测值。...容易实现：KNN算法没有什么参数需要调整，只需要设置K的值。精度高：KNN算法具有很高的精度，在很多问题上可以达到最优解。...KNN算法的弱点：容易受到噪声的影响：KNN算法容易受到异常值的影响，因为它的预测结果只取决于K个邻居。计算复杂度高：KNN算法的计算复杂度随着样本数量的增加而增加，因此在大数据集上的性能很差。...它加载了Iris数据集，并使用KNN分类器对数据进行训练，最后对一数据进行训练，最后对一个样本进行预测。
大约有30%到三分之二的自杀企图都是一瞬间的冲动，这是极难预测的。这个数据来自于统计那些尝试了几乎致命的自杀企图的人，70%这样的人都是在不到一个小时内做出了决定。...尽管这种自我了断的解决方式经常是一时兴起或者突发奇想，但是研究也发现自杀行为中也存在一些可预测的模式。如果有正确的观察方式，我们可以及时发现并提供必要的援助和开导，避免死亡的结局。...每位参与者回答中的语言线索和非语言线索都被提取出来，然后提供给通过训练能够筛选跟自杀相关的生物标记的机器学习算法。结合语言学与声学特性，机器可以非常准确的预测这个人属于哪个类型。...预测有自杀倾向的准确率为93%，预测精神不正常但没有自杀倾向的准确率为85%。 “这些计算方法提供了一种全新的机遇，将科技创新应用到预防自杀和关怀有自杀倾向者，我们非常需要它，”Dr....现在我们的算法能够帮助这些医疗护理人员了。这一方法可以轻易延伸到学校、收容所、青年俱乐部、青少年司法中心和社区中心之中，更早地预测，就能减少自杀企图和死亡事件。”
自适应 FIR 滤波器基础知识 自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。...当算法收敛时，输出信号 e（k）将是信号的增强版本。 平均方形误差 （F[e [k]= [|E[e（k）|2]）是重量参数的二次函数。此属性很重要，用于自适应过滤器，因为它只有一个通用的最小值。...这意味着它适用于许多类型的自适应算法，并将导致一个体面的收敛行为。相比之下，IIR 过滤器需要更复杂的算法和对此问题的分析。...有许多自适应算法可用于信号增强，如牛顿算法、最陡峭的下降算法、最小平均方 （LMS） 算法和递归最小方块 （RLS） 算法。...我们选择使用 LMS 算法，因为它是计算成本最低的算法，并提供了一个稳定的结果。 2 LMS算法 下面的方程描绘了 LMS 算法。
作者设计了一个具有自定义动态路由机制的分布自适应模块。路由算法没有为预定义的数据分配引入先验知识，而是自适应地为每个样本提供一个分布系数，以确定它属于哪个聚类。...2.2 分布自适应模块 使用分布学习模块DLM进行动态路由，在分布学习中，希望的是聚类内具有较小的内部距离，而聚类间具有较大的距离。...基于将聚类和期望最大化（EM）算法纳入深度学习的胶囊网络[1]的相关工作，作者将这一想法引入到分布学习中。...计算每个数据和每个分布中心之间的相似性，来确定属于哪个分布，算法过程如图所示 对于每个batch的样本在每一轮中，首先计算每个embedding向量 \overrightarrow{e_i} 和分布中心向量...共享信息的分支的参数为 W_s ，聚类相关的分支对应的参数为 W_j ，则最终第j个聚类对应的分支的参数为 W_m=W_s \otimes W_j ， \otimes 表示主元素相乘，然后得到预测结果
模仿人类的驾驶行为说明了，要采用更先进的预测方法。...3) 改进的扩展卡尔曼滤波器 (MEKF) 算法，执行在线适应，实现更好的个性化定制和场景迁移。...如图是该方法的流水线：本质上由分层策略和在线适应算法组成；分层策略进一步由两个子策略组成，即高级意图识别策略和低级动作生成策略；与整体策略相比，这种分层策略可以从每层任务简化和信息过滤中受益。...2）以SG为输入，高级SGN推理车辆之间的关系并预测意图信号，例如插入哪个区域和对应的目标状态。 3）低级EDN接收每辆车的历史动态和意图信号，并预测它们未来的轨迹。...4）在线适应模块根据历史预测误差在线适配EDN参数，捕捉个体-和-场景特定的行为；其中改进的卡尔曼滤波器 (MEFK) 算法根据每个代理的历史行为巧妙地调整其模型参数。
这提出了一个有趣的问题：在其它信息相同的情况下，经过适当训练的机器是否能做出同样的选择乃至于预测哪一位模特更有可能出现在下一季的T台上呢？...这些家伙利用机器学习算法来找出与未来模特事业成功与否(由模特在伸展台上出现的次数进行衡量)的相关因素。他们说当他们的方法将模特在社交媒体上受欢迎的程度考虑在内时，结果甚至更加准确。...收集完所有这些数据之后，他们使用各种机器学习算法来比较这些走过一次或者多次伸展台的新人与从未走过伸展台新人之间的关系。 结果非常有趣。...最终，他们利用他们的机器学习算法预测出哪些模特将走上时装周的伸展台而哪些模特不能。 最佳算法正确预测出8位模特中将有6位成为伸展台的宠儿。(事实上该算法正确预测出图中所有模特都将变得更加成功。)...Park及其同事表示他们的框架成功预测出大部分2015年新晋模特中将变得受欢迎的人。 该团队分析在这些预测中哪些因素最重要之后发现社交媒体扮演了重要角色。
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