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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...
在机器学习中，有很多的问题并没有解析形式的解，或者有解析形式的解但是计算量很大（譬如，超定问题的最小二乘解），对于此类问题，通常我们会选择采用一种迭代的优化方式进行求解。 ??这些常用的优化算法包括：梯度下降法（gradient descent），共轭梯度法（conjugate gradient），momentum算法及其变体，牛顿法和拟牛顿法（包括l-bfgs），adagrad，adadelta，rmsprop，adam及其变体，nadam。 1.梯度下降法
cd /tmp/ wget https://github.com/jemalloc/jemalloc/archive/5.2.1.tar.gzyum groupinstall -y Development Tools tar -xzvf 5.2.1.tar.gz cd jemalloc-5.2.1 sh ./autogen.sh ./configure --prefix=/usr/ make -j 8 make install通过上述命令安装完jemalloc.so后，在mysql配置文件my.cnf中添加如下配置my.cnf配置[mysql_safe] malloc-lib=/usr/lib/libjemalloc.so启动mysql ?