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  • 如何跳出局部最优

    千次阅读 2019-07-24 22:24:27
    初始参数随机,用不同的初始参数进行多组实验找出最优的一组解,这相当于从不同的位置进行搜索 带动量的梯度下降,可能会越过...使用模拟退火算法,每次以一定的概率允许移动到比当前解差的点,可以跳过局部最优 ...
    1. 初始参数随机,用不同的初始参数进行多组实验找出最优的一组解,这相当于从不同的位置进行搜索
    2. 带动量的梯度下降,可能会越过最低点
    3. 随机梯度下降,加入随机因素,每次取一个样本计算梯度,因为单点的最优方向可能不是全局的最优方向,表现在图像上就是在寻找全局最优的路上饶了很多弯路才到达最优点。
    4. 使用模拟退火算法,每次以一定的概率允许移动到比当前解差的点,可以跳过局部最优
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  • 局部最优怎么办?

    2019-10-01 10:05:59
    贪心算法是,在求最优解时,从a点开始试探,如果函数值继续减少,那么试探过程继续,到达b点时,试探过程结束(因为无论朝哪个方向努力,结果只会越来越大),因此找到了局部最优b点。 模拟退火算法以一定的概率...

    1、使用模拟退火算法SA(Simulate Anneal)

    贪心算法是,在求最优解时,从a点开始试探,如果函数值继续减少,那么试探过程继续,到达b点时,试探过程结束(因为无论朝哪个方向努力,结果只会越来越大),因此找到了局部最优b点。

    模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解,因此有可能会跳出这个局部的最优解,达到全局的最优解。这个概率随着时间推移逐渐降低(逐渐降低才能趋向稳定)。

    过程:

    • 若f( Y(i+1) ) <= f( Y(i) ) (即移动后得到更优解),则总是接受该移动;
    • 若f( Y(i+1) ) > f( Y(i) ) (即移动后的解比当前解要差),则以一定的概率接受移动,而且这个概率随着时间推移逐渐降低(逐渐降低才能趋向稳定)相当于上图中,从B移向BC之间的小波峰时,每次右移(即接受一个更糟糕值)的概率在逐渐降低。如果这个坡特别长,那么很有可能最终我们并不会翻过这个坡。如果它不太长,这很有可能会翻过它,这取决于衰减 t 值的设定。

    方法2:换个优化方法

    局部最优一般是鞍点或者停滞区,就是在某一方向上他是极小值,但是在与它垂直的方向上,却是一个极大值。

    但是在这个方向上计算的梯度为0,可能算法就停止迭代了。

    所以使用momentum冲量,在遇到停滞区或者鞍点时,靠惯性冲出这个小坑,到真正的大坑里面。算法停止的标准是冲量小于某一个值且梯度小于某一个值,或者指定一个迭代次数就行了。

    方法三:调节学习率

    对于学习率,采用adagrad、adadelta,自适应学习率。根据历史学习率累计总量来决定当前学习率减小的成都。

    adagrad初始学习率要手动指定,adadelta不需要。

    adadelta在后期容易在局部最小值附近抖动。

    RMSprop是adadelta的一个特例,需要手动设置全局学习率,效果在adagrad 和 adadelta之间。对RNN效果好。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/pacino12134/p/11110647.html

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  • 局部最优,局部最小

    2019-04-21 18:58:34
    改善方法: 1.多次随机初始值,比较最小值 ...因为使用梯度下降的时候,在落入局部最小值时,计算的梯度是为0的,但是使用随机梯度下降,就保留了落入局部最小值时梯度不为0的可能,这样他就有机会跳出局部最小值了 ...

    改善方法:
    1.多次随机初始值,比较最小值

    2.模拟退火算法,

    3.随机梯度下降,我们知道梯度下降能找出局部最小值,而随机梯度下降在与其相比较的时候加入了一个随机的因素,这样即使落入了局部最小值,但是他的梯度可能并不为0。因为使用梯度下降的时候,在落入局部最小值时,计算的梯度是为0的,但是使用随机梯度下降,就保留了落入局部最小值时梯度不为0的可能,这样他就有机会跳出局部最小值了

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  • 就好比 当前虽然觉得自己过的挺好了,但是也试着跳出舒适区出去看看,万一有更舒服的地方呢,但是,随着年龄(迭代次数)增加,这种冒险行(跳出舒适区)为的概率越来越小。 使用“模拟退火”技术,“模拟退火”在每...

    1.以不同的参数值初始化多个神经网络,取最小的作为结果
    就好比企业轮岗, 多试试从不同的岗位做起,能避免陷入只认为当前职位最合适
    2.使用“模拟退火”技术
    就好比 当前虽然觉得自己过的挺好了,但是也试着跳出舒适区出去看看,万一有更舒服的地方呢,但是,随着年龄(迭代次数)增加,这种冒险行(跳出舒适区)为的概率越来越小。
    使用“模拟退火”技术,“模拟退火”在每一步都会以一定的概率接受比当前更差的结果,从而有助于“跳出”局部最小,在每一步的迭代的过程中,接受“次优解”的概率要随着时间的推移而不断的降低.
    在这里插入图片描述
    3. 使用“随机梯度下降”
    与标准梯度下降精确计算梯度不一样,随机梯度下降法在计算梯度时加入随机的因素,于是即便其陷入到局部的极小值点,他计算的梯度仍可能不为0,这样就有可能跳出局部的极小值而继续进行搜索。

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  • 本文参考文献[1]的Momentum方法帮助梯度下降法跳出局部最优解。 各种优化方法见[2]详解。 ———————-我是优雅分割线,先洗洗睡了—————– Ref: 1、...
  • 改变PSO方法中粒子在每一维上的修订相互独立的传统机制,按某一概率将粒子作为整体进行修正,当群体最优长时间不变或变化值小于一定阈值时,为跳出局部最优,按某一概率重新定义群体最优或初始化群体。通过实验证明了...
  • 常见跳出局部最小值策略

    千次阅读 2017-04-12 14:39:58
    现实任务中,人们常采用以下策略来试图“跳出局部最小值,从而达到全局最小值: 1、以多组不同参数值初始化多个神经网络,按标准方法训练后,取其中误差最小的解作为最终参数,这相当于从多个不同的初始化点开始...
  • 模拟退火算法新解的产生相当于一个找“邻居”的过程,目标函数很容易陷入局部最小值,但是通过以一定概率接受比当前解更差的新解使得目标函数的取值可以跳出局部最小值,最终到达全局最优。 以下链接讲解的非常清楚...
  • 如何跳出局部最小值

    千次阅读 2018-05-30 01:25:51
    1、首先就是使用多个不同的参数初始化多个不同的神经网络,训练之后选择误差最小的哪一组参数作为最优参数,这种方法就相当于一群人从山顶上的不同方向下山,到达的位置最低的那个人就是这座山最低的地方。...
  • 为了解决动态改变惯性权重的自适应粒子群算法不易跳出局部最优的问题,提出了一种自适应变异的动态粒子群优化算法。在算法中引入了自适应学习因子和自适应变异策略,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出...
  • BA算法简介 ...跳出局部最优(扰动个体) 使得算法变得稳定 脉搏和响度修改,平衡局部与全局搜索 主要思想 流程图 function [bestMin, bestID] = ILSSIWBA() %A new bat algorithm based on i...
  • 为增强差分进化算法的局部搜索能力,一种新局部搜索策略...该算法用局部搜索得到新个体替换较劣个体,使其跳出局部最优,以此增强种群的多样性。数值实验选取4个测试函数,并与差分进化算法进行比较,结果表明算法的有效性。
  • 提出了正负相关图像所占比例与特征值的标准方差相结合来调整对应权值的方法。为了避免相关反馈的权值调整陷入局部最优状态,引入一个干扰因子,使权值跳出局部最优区域。结果表明了该方法的优越性。
  • 为了改善多目标粒子群算法收敛性能及跳出局部最优的能力,通过研究算法运行过程中归档集规模的变化,总结归档集规模的变化规律,并依此规律提出一种近似确定算法运行状态的简单方法。基于算法运行状态的近似确定,...
  • 然后, 为了跳出局部最优, 保持粒子 的多样性, 给出一个学习算子. 该算法能增强算法的全局探索和局部开发能力. 通过对10 个标准测试函数的仿真实 验并与其他算法相比较, 结果表明了所提出的算法具有较快的...
  • 针对解决标准磷虾群算法在求解高维复杂优化问题时无法跳出局部最优,求解精度低的缺点,提出了一种基于互利共生和优胜劣汰的改进磷虾群算法。该算法首先对磷虾群(KH)算法采用互利共生策略,增强粒子间的信息交流,有效...
  • 基于最大互信息和混合优化算法的医学图像配准算法,利用模拟退火算法思想改进粒子群优化算法,提高全局寻优能力,更好的跳出局部最优
  • 为了有效提高粒子群优化算法的收敛速度和搜索精度,增强算法跳出局部最优,寻得全局最优的能力,提出了一种改进的简化粒子群优化算法。该算法考虑了粒子惯性、个体经验和全局经验对于位置更新影响力的不同,改进了...
  • 改进算法根据系统的实际情况对概率选择公式做出调整,同时根据相应策略对信息素进行调整,有效地缩小了信息素之间的差距,有利于跳出局部最优状态。实验结果表明,该算法与基本蚁群算法相比在收敛速度和计算最优解...
  • 针对蚁群系统(ACS)在解决TSP问题上存在易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的启发式蚁群算法。...实验仿真结果表明改进后的算法在前期能够有效地跳出局部最优,并且在后期能够明显提升收敛速度。
  • 在对模糊柔性车间作业计划问题进行有效求解方面,针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题,随后给出了一种基于遗传操作的混合粒子群算法,利用遗传算法思想对粒子进行交叉、变异操作,增强了算法跳出局部最优的...
  • 动态编码搜索算法快速高效的求解全局优化问题。算法基本结构是二进制...测试例子的结果表明,与动态编码搜索算法相比前瞻算法具有较强的跳出局部最优的能力,对高度非线性、强振荡的函数优化问题,具有更强的适应性。
  • 第12讲 智能优化算法自学 智能优化算法...满足停止否则转下一步 3向改进方向移动得新的解转回第2步 2 局限性 1单点运算方式限制了计算效率的提高 2向改进方向移动限制了跳出局部最优的能力 3停止条件仅是局部最优的条
  • 针对传统粒子群算法过早收敛,趋向于局部最优的问题,提出了一种新的改进的粒子群算法。 自适应惯性权重因子用于加快... 结果证明了该算法的有效性,改善了过早收敛问题,收敛速度更快,具有跳出局部最优的强大能力。
  • 没有一个Optimization是万能的!!! Background Knowledge ...但是加入movement后,前面movement会对后面产生影响,可以跳出局部最优。 Adagrad 分母会永无止境的变大,可能走几步因为前几步的gradien.
  • 交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借...
  • 为飞蛾捕焰引入纵横交叉机制和混沌算子,通过横向全方位交叉寻优减少搜索盲点,纵向维交叉开发和混沌映射增强跳出局部最优的能力,火焰信息在种群中纵横交叉呈链式反应传播,加快收敛速度和避免算法早熟。...
  • 结合爬山算法和粒子群算法的特点,根据粒子状态的实时更新采用不同的搜索方法,在迭代过程中搜索到尽可能多的局部最优解,从而使算法可以更容易地跳出局部最优,更高效地搜索到全局最优解。对测试函数和非线性方程组...
  • 该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法...

空空如也

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