1.SGD的难处：考虑z=1/20*x2+y2图像， 等高线图和负梯度方向：假设从（-7,2）这一点开始进行梯度更新（下降）：learningrate=0.9;x-=0.9*(1/10)*x (1)y-=0.9*2*y (2)把（-7,2）这一点带入（1）和（2）式中，得到一个新的(x,y)，继续带入，可以得到一个x的列表和y的列表，这个列表代表了梯度下降的路线。假设走40步： 原文：https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/11806408.html
大致总结一下学到的各个优化算法。一、梯度下降法 函数的梯度表示了函数值增长速度最快的方向，那么与其相反的方向，就可看作函数减少速度最快的方向。在深度学习中，当目标设定为求解目标函数的最小值时，只要朝梯度下降的方向前进，就可以不断逼近最优值。梯度下降主要组成部分：1、待优化函数f(x)2、待优化函数的导数g(x)3、变量x，用于保存优化过程中的参数值4、变量x点处的梯度值：grad5、变量step，沿梯度下降方向前进的步长...
Machine Learning学习笔记（十四）集成学习（Boosting,Bagging,组合策略）https://blog.csdn.net/weixin_41806692/article/details/82433046Machine Learning学习笔记（十三）随机森林（RandomForest)https://blog.csdn.net/weixin_41806692/article/details/82430034Machine Learning学习笔记（十二）禁忌搜索算法（Tabu Search)https://blog.csdn.net/weixin_41806692/article/details/82414902Machine Learning学习笔记（十一）...
无约束优化算法假设求解\(\min L(\theta)\)，\(L(\cdot)\)光滑直接法两个条件
函数是凸函数一阶导数为零等式有闭式解迭代法假设优化问题为\(\begin{aligned} \delta_t = \mathop{\arg \min}_{\delta} L(\theta_t+\delta) \end{aligned}\)，其中\(\theta_t\)是参数一阶法对函数\(L(\theta_t+\delta)?\)做一阶泰勒展开，得到近似式\(L(\theta_t+\delta) \approx L(\theta_t) + \nabla L(\theta)^T \delta?\)由于该近似式只有在\(\del...
from sko.PSO import PSO
import matplotlib.pyplot as plt‘‘‘
目标是求目标函数的最小值
粒子群优化算法和蚁群算法类似，主要依靠群体之间的联系寻找最优解和最优输入嘴和
参数介绍:
func： 目标函数
ndim: 输入参数的个数
pop： 粒子的个数
max_iter： 最大迭代次数
lb： 输入参数的下限，低于此数值将不再衰减
ub： 输入参数的上限，高于此数值将不再增加
w： 学习衰减速率,惯性权重，学习的精度将随着...
PSO算法clc;
clear ;
close ;
%% Problem DefinitionCostFunction = @(x) sphere(x); % Cost FunctionnVar = 5; % Dimension of Decision VariablesVarSize = [1,nVar]; % Matrix Size of Decision VariablesVarMin = -10; % Lower Bound of Decision Variables
VarMax = 10; % Upper Bound of Decision Variables%% Parameters of PSOMaxIt = 1000; ...
例题：https://www.luogu.org/problemnew/show/3371 1 #include <cstdio>2 #include<iostream>3 #include<cmath>4 #include<queue>5 #include<vector>6 #include<cstring>7 #include<algorithm>8usingnamespace std;9 vector<int>v[10005], c[10005];
10constint INF = 2147483647;
11int dis[10005];
12bool vis[10005];
13void sssp(int a) //single source shortest path14{
15for(int i = 0; i < 10005; ++i) dis[i] = INF;...
最短路问题三大算法及其优化算法总结+模板前言这里给了最短路问题中三大算法及其优化后的算法总结和模板，总结一下，以便后续学习。Floyd-Warshall多源最短路，即要求求出图中每两个顶点之间的最短路。虽然Floyed的复杂度是\(O(n^3)\)，但是4行却简单很多，本质上是动态规划算法。
思想：从i号顶点到j号顶点只经过前k号顶点的最短路径。const int inf=0x3f3f3f3f;
int Floyd()
{//初始化n个顶点 for(i = 1; i <= n; i ++)for(j = 1...
3、神经网络优化中的挑战
优化是一个很困难的任务，在传统机器学习中一般会很小心的设计目标函数和约束，以使得优化问题是凸的；然而在训练神经网络时，我们遇到的问题大多是非凸，这就给优化带来更大的挑战。
3.1 局部极小值
凸优化问题通常可以简化为寻找一个局部极小值点的问题，在凸函数中，任何一个局部极小点都是全局最小点；有些凸函数的底部是一个平坦区域，在这个平坦区域的任一点都是一个可以接受的解。如下图所示：但是...
一、损失函数：机器学习主要工作是模型评估，而损失函数定义了模型的评估指标!!
常见的损失函数有mean_squared_error
mean_absolute_error
mean_absolute_percentage_error
mean_squared_logarithmic_error
squared_hinge
hinge
categorical_hinge
logcosh
categorical_crossentropy
sparse_categorical_crossentropy
binary_crossentropy（二元交叉熵）
kullback_leibler_divergence
poisson
cosine_proximity二、机器学习经典优化...
http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson2-week2.html优化算法 (Optimization algorithms)
Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）指数加权平均数（Exponentially weighted averages）理解指数加权平均数（Understanding exponentially weighted averages）
数加权平均的偏差修正（Bias correction in exponentially weighted averages）...
文章目录BGD/MBGD/SGDMomentumNAGAdagradAdaDelta/RMSPropAdam
BGD/MBGD/SGD
梯度下降的公式为:
θi+1=θi?η??θiL(θi)
\theta_{i+1}=\theta_{i}-\eta \frac{\partial}{\partial \theta_{i}} L(\theta_{i})θi+1?=θi??η?θi???L(θi?)
对某个参数w的梯度下降公式就是上一步的该参数w的值减去学习率乘以损失函数对w的梯度值。损失函数对w的偏导数值就是梯度。需要注意的是梯度下降总是减去梯度。
BGD/MBGD/SGD的区别主要在于损...
主要内容：
一.Mini-Batch Gradient descent
二.Momentum
四.RMSprop
五.Adam
六.优化算法性能比较
一.Mini-Batch Gradient descent
二.Momentum
四.RMSprop
五.Adam
六.优化算法性能比较
#!/usr/local/php53/bin/php/*** @params array=rs_array*/#define(MAX,1000);$MAX = 1000;$from = 2;$rs_array= array();echo $MAX."以内的素数...\n";while($from $is_susu=true; foreach($rs_array as $vals){ if ((sqrt($from)+1) % $vals == 0 ){ $is_susu=false;break; } } if($is_susu) { echo $from." "; $rs_array[]=$from; } $from++;}?>
只是第1,2次选择。还要再做2次。后面基本一样重复第二次志愿的。100个学生运行数据大概花了6-7秒。求指导怎么可以优化下~~谢谢 if($_POST['cal']) { //--------------------------------------------第一志愿------------------------------------------- $sql = "select * from hos;"; $res = mysql_query($sql)or die(mysql_error()); $info = mysql_fetch_array($res)or die(mysql_error()); //echo $in...
