精华内容
下载资源
问答
  • 常见优化算法介绍
    2022-02-04 11:28:17

    常见的优化算法介绍

    1. 批量梯度下降算法(batch gradient descent BGD)
    每次迭代都需要把所有样本都送入,这样的好处是每次迭代都顾及了全部的样本,做的是全局最优化,但是有可能达到局部最优。

    2. 随机梯度下降算法(Stochastic gradient descent SGD)
    针对梯度下降算法训练速度过慢的缺点,提出了随机梯度下降算法,随机梯度下降算法算法是从样本中随机抽出一组,训练后按梯度更新一次,然后再抽取一组,再更新一次,在样本量及其大的情况下,可能不用训练完所有的样本就可以获得一个损失值在可接受范围之内的模型了。

    #pytorch中的使用
    torch.optim.SGD()
    

    3. 小批量梯度性下降(Mini-batch gradient descent MBGD)
    SGD相对来说要快很多,但是也有存在问题,由于单个样本的训练可能会带来很多噪声,使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向,因此在刚开始训练时可能收敛得很快,但是训练一段时间后就会变得很慢。在此基础上又提出了小批量梯度下降法,它是每次从样本中随机抽取一小批进行训练,而不是一组,这样即保证了效果又保证的速度。

    4.动量法
    mini-batch SGD算法虽然这种算法能够带来很好的训练速度,但是在到达最优点的时候并不能够总是真正到达最优点,而是在最优点附近徘徊。

    另一个缺点就是mini-batch SGD需要我们挑选一个合适的学习率,当我们采用小的学习率的时候,会导致网络在训练的时候收敛太慢;当我们采用大的学习率的时候,会导致在训练过程中优化的幅度跳过函数的范围,也就是可能跳过最优点。我们所希望的仅仅是网络在优化的时候网络的损失函数有一个很好的收敛速度同时又不至于摆动幅度太大。

    所以Momentum优化器刚好可以解决我们所面临的问题,它主要是基于梯度的移动指数加权平均,对网络的梯度进行平滑处理的,让梯度的摆动幅度变得更小。
    v = 0.8 v + 0.2 ▽ w , ▽ w 表 示 当 前 一 次 的 梯 度 v = 0.8v + 0.2▽w ,▽w 表示当前一次的梯度 v=0.8v+0.2w,w
    w = w − w − l r ∗ v , l r 表 示 学 习 率 w = w-w - lr*v ,lr表示学习率 w=wwlrv,lr
    5.AdaGrad
    AdaGrad算法就是将每一个参数的每一次迭代的梯度取平方累加后在开方,用全局学习率除以这个数,作为学习率的动态更新,从而达到自适应学习率的效果。
    g r a d e n t = h i s t o r y g r a d e n t + ( ▽ w ) 2 gradent = history_gradent+(▽w)^{2} gradent=historygradent+(w)2
    w = w − l r / ( g r a d e n t 1 / 2 + t ) ( ▽ w ) t 为 小 常 数 , 设 置 为 1 0 − 7 w = w - lr/(gradent^{1/2}+t)(▽w) t为小常数,设置为10^{-7} w=wlr/(gradent1/2+t)(w)t107

    6.RMSProp
    动力算法(Momentum)优化算法中,虽然初步解决了优化中摆动幅度大的问题,为了进一步优化损失函数在更新中存在摆动幅度过大的问题,并且进一步加快函数的收敛速度,RMSProp算法对参数的梯度使用了平方加权平均数。
    g r a d e n t = 0.8 ∗ h i s t o r y g r a d e n t + ( ▽ w ) 2 gradent =0.8*history_gradent+(▽w)^{2} gradent=0.8historygradent+(w)2
    w = w − w − l r / ( g r a d e n t 1 / 2 + t ) ( ▽ w ) w =w -w - lr/(gradent^{1/2}+t)(▽w) w=wwlr/(gradent1/2+t)(w)

    7.Adam
    Adam(Adaptive Moment Estimation)算法是将Momentum算法和RMSProp算法结合起来使用的一种算法,能够达到防止梯度的摆幅多大,同时还能够加开收敛速度。

    优点:学习率可以自适应,梯度的振幅不会过大。
    在这里插入图片描述

    torch中API的使用
    torch.optim.Adam()
    

    8.总结

    • 批量梯度下降法在进行参数更新时,会使用所有的样本信息,当数据量很大时,会造成训练过程慢,但迭代次数较少。
    • 随机梯度下降法每次只使用一个样本的信息来更新参数,在样本很大的情况下,可能只用其中几万条或者几千条的样本,就已经将theta迭代到最优解了,相比于批量梯度下降来说就快了很多了。但是,因为每次只利用一个样本的信息,不能保证每次迭代都向着整体最优化方向,也就是会曲折着前行。
    • 小批量梯度下降法就是结合BGD和SGD的折中,对于含有n个训练样本的数据集,每次参数更新,选择一个大小为m 的mini-batch数据样本计算其梯度,虽然既保证了训练速度又保证了准确率,但是如何选择学习率是一个难题,如何自适应调整学习率?
    • 因此引出了AdaGrad算法,RMSProp算分,Adam算法;这3中优化算法可以实现自适应学习率。
    更多相关内容
  • 常用优化算法介绍

    万次阅读 多人点赞 2018-07-10 19:59:16
    我们把解决此类优化问题的方法叫做优化算法优化算法本质上是一种数学方法,常见优化算法包括梯度下降法、牛顿法、Momentum、Nesterov Momentum、Adagrad、Adam等。其实大部分机器学习算法...

    作者:Walker

    在机器学习的世界中,通常我们会发现有很多问题并没有最优的解,或是要计算出最优的解要花费很大的计算量,面对这类问题一般的做法是利用迭代的思想尽可能的逼近问题的最优解。我们把解决此类优化问题的方法叫做优化算法,优化算法本质上是一种数学方法,常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、Momentum、Nesterov Momentum、Adagrad、Adam等。其实大部分机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过优化算法对损失函数(优化的目标函数)进行优化,从而训练出最好的模型。

    (1)梯度下降法:
    梯度下降法是最常用的一种优化算法。其核心思想是:在当前位置寻找梯度下降最快的方向,来逐渐逼近优化的目标函数。且离目标函数越近,逼近的“步伐”也就越小。梯度下降法本质是一种迭代方法,常用于机器学习算法的模型参数求解。其示意图如下图1所示:

    图1梯度下降法

    梯度下降法的更新公式为:

    其中α为梯度上每次逼近的步长,前边的“-”表示搜索方向为负梯度的方向,L我损失函数。算法更新终止的条件是梯度向量接近于0即可。此外需要特别注意的是,梯度下降法不一定能够找到全局的最优解,很有可能找到的是一个局部最优解。

    (2)梯度下降法的变式

    通常基于梯度的下降方法又有很多变式,我们主要为大家介绍:随机梯度下降法(SDG)、Momentum、Nesterov Momentum、Adagrad、Adam。

    随机梯度下降法是每次使用一批数据进行梯度的计算,而非计算全部数据的梯度,因为如果每次计算全部数据的梯度,会导致运算量加大,运算时间变长,容易陷入局部最优解,而随机梯度下降可能每次不是朝着真正最小的方向,这样反而可以跳出局部的最优解。

    Momentum是在随机梯度下降法的基础上,增加了动量(Momentum)的技术。其核心是通过优化相关方向的训练和弱化无关方向的振荡,来加速SGD训练。Momentum的方法能够在一定程度上缓解随机梯度下降法收敛不稳定的问题,并且有一定的摆脱陷入局部最优解的能力。

    Nesterov Momentum是基于Momentum的加速算法,相比于传统的动量算法,最大的优化是计算经过动量更新之后的位置梯度。

    Adagrad即adaptive gradient,是一种自适应学习率的梯度法。它通过记录并调整每次迭代过程中的前进方向和距离,使得针对不同问题都有一套自适应学习率的方法。Adagrad最大的优势是不需要手动来调整学习率,但与此同时会降低学习率。

    Adam即Adaptive Moment Estimation,是能够自适应时刻的估计方法,能够针对每个参数,计算自适应学习率。这是一种综合性的优化方法,在机器学习实际训练中,往往能够取得不错的效果。

    (3)牛顿法和拟牛顿法

    与上述梯度类型的优化算法最大的不同是,牛顿法是一种二阶收敛算法,所以它的收敛速度相较于一阶算法会更快。牛顿法二阶的意义在于它不仅会沿着梯度最大的方向下降,还会考虑走的下一步坡度是不是也很大,它能够以较远的目光全局的逼近目标函数。其算法的具体步骤为:

    1.首先选择接近于函数f(x)的零点x0,并计算f(x0)处的斜率f’(x0)。然后我们求解以下方程,得到比刚刚的x0更加准确的解x1。

    2.接下来我们利用x1进行下一轮的迭代,迭代公式如下所示。这样经过反复的迭代过程,我们便能取得函数f(x)的最优解。

    牛顿法的迭代示意图如下所示:

    图2 牛顿法

    虽然牛顿法相较于梯度下降法等优化算法收敛速度更快,但每一步都需要求解复杂的Hessian矩阵,计算非常不易。所以后来美国Argonne国家实验室的物理学家W.C.Davidon又针对牛顿法计算复杂的缺陷提出了拟牛顿法。它的核心思想是使用正定矩阵来近似Hessian矩阵的逆,从而简化了运算的复杂。另外,因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息,所以现在拟牛顿法在机器学习实际问题中应用更加的广泛。

    【总结】:除了以上几类较为常见的优化算法以外,还有共轭梯度法、启发式优化算法等。在实际的机器学习问题中,往往需要具体问题具体分析,根据每类优化问题的特征,选择合适的优化算法。

    展开全文
  • MATLAB 最优化算法合集

    2020-05-06 23:41:54
    N法、修正G-N法、L-M法、线性规划、单纯形法、修正单纯形法、大M法、变量有界单纯形法、整数规划、割平面法、分支定界法、0-1规划、二次规划、拉格朗曰法、起作用集算法、路径跟踪法、粒子群优化算法、基本粒子群...
  • 数值最优化算法与理论(第2版)》较为系统地介绍最优化领域中比较成熟的基本理论与方法。基本理论包括最优化问题解的必要条件和充分条件以及各种算法的收敛性理论。介绍的算法有:无约束问题的最速下降法、Newton法、拟...
  • 常用优化算法

    2017-06-25 20:45:17
    本人总结的常用优化算法: 主要包括梯度下降,共轭梯度法;牛顿法,拟牛顿法;信赖域方法,罚函数法。
  • matlab优化算法

    2018-08-13 15:49:54
    使用matlab实现优化算法常见优化算法matlab实现流程
  • 常见优化算法

    2021-08-15 09:43:55
    1. 常见优化算法 1.1 梯度下降算法(batch gradient descent BGD) 每次迭代都需要把所有样本都送入,这样的好处是每次迭代都顾及了全部的样本,做的是全局最优化。 缺点:要放入全部样本,速度慢 1.2 随机梯度...

    1. 常见的优化算法

    1.1 梯度下降算法(batch gradient descent BGD)

    每次迭代都需要把所有样本都送入,这样的好处是每次迭代都顾及了全部的样本,做的是全局最优化
    缺点:要放入全部样本,速度慢

    1.2 随机梯度下降(Stochastic gradient descent SGD)

    针对梯度下降算法训练速度过慢的缺点,随机梯度下降是从样本中随机抽出一组,训练后按梯度更新一次,然后再抽取一组,再更新一次,在样本量极其大的情况下,可能不用训练完所有的样本就可以获得一个损失值在可接受范围之内的模型了。
    torch中的api为:torch.optim.SGD()
    缺点:当我们样本中存在噪声时,随机输入的样本可能会影响结果,梯度的更新不一定是全局最优化的方向,只是样本数量减少而计算的比较快。

    1.3 小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent MBGD)

    找一波数据计算梯度,使用均值更新参数。
    缺点:

    • 通过训练在达到最优点的时候并不能够总是真正达到最优点,而是在最优点附近徘徊。
    • 该方法需要我们挑选一个合适的学习率,当学习率较小时网络在训练的时候收敛太慢;当学习率较大时可能会逃过最优点。

    1.4 动量法

    主要是基于梯度的移动指数加权平均对网络的梯度进行平滑处理,让梯度的摆动幅度变小。下图中的0.8和0.2是例子,并不固定。
    在这里插入图片描述

    1.5 AdaGrad

    AdaGrad算法是将每一个参数的每一次迭代的梯度取平方累加后再开方,用全局学习率除以这个数,作为学习率的动态更新,从而达到自适应学习率的效果。
    下图中是w是当前的梯度。
    上图中的

    1.6 RMSProp

    动量法中虽然初步解决了优化中摆动幅度打的问题,为了进一步优化损失函数在更新中存在摆动幅度过大的问题,并且进一步加快函数的收敛速度,RMSProp算法对参数的梯度使用了平方加权平均数。是对学习率进行加权
    在这里插入图片描述

    1.7 Adam

    Adam(Adaptive Moment Estimation)算法是将Momentum算法和RMSProp算法结合起来使用的一种算法,能够达到防止梯度的振幅过大,同时还能够增加开放收敛速度。
    同时对学习率和梯度进行限制,保证了梯度的振幅不会过大。
    在这里插入图片描述
    torch中的api为:torch.optim.Adam()

    其中BGD、SGD和MBGD是机器学习方法,后三种为深度学习方法。
    动量法是对梯度进行的限制,AdaGrad和RMSProp是对学习率进行的限制,Adam是对学习率和梯度都进行了限制。

    展开全文
  • 资料将目前常见/所有的深度学习优化算法进行汇总描述,并从宏观上对所有算法进行对比分析。可为对优化器的全面了解提供辅助作用,对优化器的选用也有辅助作用。
  • 最优化算法——常见优化算法分类及总结

    万次阅读 多人点赞 2018-10-27 12:54:53
    之前做特征选择,实现过基于群智能算法进行最优化的搜索,看过一些群智能优化算法的论文,在此做一下总结。 最优化问题  在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在...

    之前做特征选择,实现过基于群智能算法进行最优化的搜索,看过一些群智能优化算法的论文,在此做一下总结。

    最优化问题

      在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下,如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。

      工程设计中最优化问题(optimalization problem)的一般提法是要选择一组参数(变量),在满足一系列有关的限制条件(约束)下,使设计指标(目标)达到最优值。因此,最优化问题通常可以表示为数学规划形式的问题。进行工程优化设计时,应将工程设计问题用上述形式表示成数学问题,再用最优化的方法求解。这项工作就是建立优化设计的数学模型。

    optimalization

      
      最优化问题分为函数优化问题和组合优化问题两大类,其中函数优化的对象是一定区间的连续变量,而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。其中典型的组合优化问题有旅行商(Traveling salesman problem,TSP)问题、加工调度问题(Scheduling problem,如Flow-shop,Job-shop)、0-1背包问题(Knapsack problem)、装箱问题(Bin packing problem)、图着色问题(Graph coloring problem)、聚类问题(Clustering problem)等。

    最优化算法

    根据自己对最优化的理解,采用最优化算法解决实际问题主要分为下列两步:

    • 建立数学模型。对可行方案进行编码(变量),约束条件以及目标函数的构造。
    • 最优值的搜索策略。在可行解(约束条件下)搜索最优解的方法,有穷举、随机和启发式搜索方法。

    最优化算法有三要素:变量(Decision Variable)、约束条件(Constraints)和目标函数(Objective function)。最优化算法,其实就是一种搜索过程或规则,它是基于某种思想和机制,通过一定的途径或规则来得到满足用户要求的问题的解。

    优化问题相关算法有如下分类:

    优化算法

    精确算法(绝对最优解)

    精确算法包括线性规划、动态规划、整数规划和分支定界法等运筹学中的传统算法,其算法计算复杂性一般很大,只适合于求解小规模问题,在工程中往往不实用。

    启发式算法(近似算法)

      启发式方法指人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。其特点是在解决问题时,利用过去的经验,选择已经行之有效的方法,而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案。

    领域搜索算法。从任一解出发,对其领域的不断搜索和当前解的替换来实现优化。根据搜索行为,它又可分为局部搜索法和指导性搜索法。

    • 局部领域搜索法(也称爬山法)。以局部优化策略在当前解的领域中贪婪搜索,如只接受优于当前解的状态作为下一当前解的爬山法;接受当前邻域中的最好解作为下一当前解的最陡下降法等。

    • 指导性搜索法。利用一些指导规则来指导整个解空间中优良解的探索,如SA、GA、EP、ES和TS等.

    个体启发(寻找相对最优)

    特点:每次输出的是相同的。从一个解开始,寻找最优,易陷入局部最优。

    爬山算法

    算法思想:从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的,那么返回当前节点,作为最大值(即山峰最高点);反之就用最高的邻居节点替换当前节点,从而实现向山峰的高处攀爬的目的。

    其实就是,在初始值的附近,找到最大的一个。

    • 优点

      • 容易理解,容易实现,具有较强的通用性;
      • 局部开发能力强,收敛速度很快
    • 缺点

      • 全局开发能力弱,只能搜索到局部最优解;
      • 搜索结果完全依赖于初始解和邻域的映射关系。

    禁忌算法(Tabu Search,TS)

    基本思想:基于爬山算法的改进,标记已经解得的局部最优解或求解过程,并在进一步的迭代中避开这些局部最优解或求解过程。局部搜索的缺点在于,太过于对某一局部区域以及其邻域的搜索,导致一叶障目。为了找到全局最优解,禁忌搜索就是对于找到的一部分局部最优解,有意识地避开它,从而或得更多的搜索区域

    • 特点:

      • 避免在搜索过程中的循环
      • 只进不退的原则,通过禁忌表实现
      • 不以局部最优作为停止准则
      • 邻域选优的规则模拟了人类的记忆功能
    • 禁忌表:用于防止搜索出现循环

      • 记录前若干步走过的点、方向或目标值,禁止返回
      • 表是动态更新的
      • 表的长度称为Tabu-Size
    • 禁忌表的主要指标(两项指标)

      • 禁忌对象:禁忌表中被禁的那些变化元素
      • 禁忌长度:禁忌的步数
    • 禁忌对象(三种变化)

      • 以状态本身或者状态的变化作为禁忌对象
      • 以状态分量以及分量的变化作为禁忌对象
      • 采用类似的等高线做法,以目标值变化作为禁忌对象
    • 禁忌长度:可以是一个固定的常数(T=c),也可以是动态变化的,可按照某种规则或公式在区间内变化。

      • 禁忌长度过短,一旦陷入局部最优点,出现循环无法跳出;
      • 禁忌长度过长,候选解全部被禁忌,造成计算时间较大,也可能造成计算无法继续下去。

    参考:

    1. 禁忌搜索算法(Tabu Search)
    2. 禁忌搜索算法详解

    贪婪算法

    从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标,以尽可能快的地求得更好的解。当达到算法中的某一步不能再继续前进时,算法停止。

    基本都要先排序,从排序的开始那个依次判断,符合就留下不符合就去掉。

    模拟退火(simulated annealing,SA)

    模拟退火算法作为局部搜索算法的扩展,在每一次修改模型的过程中,随机产生一个新的状态模型,然后以一定的概率选择邻域中能量值大的状态.这种接受新模型的方式使其成为一种全局最优算法,并得到理论证明和实际应用的验证.SA虽然在寻优能力上不容置疑,但它是以严密的退火计划为保证的,具体地讲,就是足够高的初始温度、缓慢的退火速度、大量的迭代次数及同一温度下足够的扰动次数。

    用兔子的故事来说:兔子喝醉了。他随机地跳了很长时间。这期间,它可能走向高处,也可能踏入平地。但是,他渐渐清醒了并朝他踏过的最高方向跳去。这就是模拟退火。

    其实就是,先用初始值进行随机更新,记录每次更新的值,最后取历史记录中最大的值。

    参考:模拟退火算法

    群体智能(全局最优)

    类别:

    • 粒子群算法(PSO)
    • 蚁群算法(ACO)
    • 人工蜂群算法(ABC)
    • 人工鱼群算法(AFSA)
    • 混洗蛙跳算法(SFLA)
    • 烟花算法(FWA)
    • 细菌觅食优化(BFO)
    • 萤火虫算法(FA)

    特点:

    • 全局寻优
    • 每次的解都不同
    • 时间较长

    智能计算包括:

    • 进化算法(EC),如遗传算法。
    • 模糊逻辑
    • 群智能(SI)算法
    • 人工免疫系统(AIS)
    • 人工神经网络(ANN)

    参考:

    1. 最优化问题及其分类
    2. 遗传算法
    3. 《MATLAB神经网络30个案例分析》的13个案例中的GA优化SVM参数
    4. 手把手教你实现SVM算法(一)
    5. 遗传算法学习笔记(一):常用的选择策略
    6. 粒子群算法介绍(讲解的很清晰,将PSO的算法原理、算法特点以及参数的设置)
    7. 群体智能简介ppt(粒子群和人工蚁群优化)
    8. 优化算法分类

     

    原文出处:http://dingby.site/2018/04/07/%E6%9C%80%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%AE%97%E6%B3%95%E2%80%94%E2%80%94%E5%B8%B8%E8%A7%81%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%8F%8A%E6%80%BB%E7%BB%93/

    展开全文
  • 《MATLAB优化算法案例分析与应用》 MATLAB中文论坛鼎力支持,提供 在线交流,有问必答 网络互动答疑服务 详解34个工程应用案例、29个算法案例和34种算法应用 详解12种常用数据处理算法:灰色关联、偏zui小二乘回归、...
  • 第二部分MATLAB常规优化算法 第5章MATLAB线性规划 5.1线性规划的概念 5.2线性规划的标准形式 5.3线性规划的MATLAB函数 5.4线性规划问题求解方法 5.4.1单纯形线性规划问题求解 5.4.2多目标线性规划...
  • 深度学习常用优化算法研究.pdf
  • 《智能优化算法及其MATLAB实例(第二版)》——仿真源码。常见智能优化算法(遗传算法、差分进化算法、粒子群算法仿、模拟退火算法等)的示例代码,入门学习必备资料!
  • 阅读全文请点击【磐创AI导读】:本文主要介绍常用的一些机器学习中常用优化算法。在机器学习的世界中,通常我们会发现有很多问题并没有最优的解,或是要计算出最优的解要花费很大的计算量,面对这类问题一般的...
  • 这里面是一些常见优化算法的matlab实现,还不错,欢迎下载
  • 依据客观事实建立机器学习模型中常用算法及数学思想理解的必备基础
  • matlab相关最优化算法,包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火法等等
  • 在计算和应用数学中,测试函数也称为人工景观,可用于评估优化算法在收敛速度、精度、性能和鲁棒性方面的特性。 包含的测试功能是: 1. Easom 2D f(x) = -cos(x1) cos(x2) * exp ( – ( x1 – π )² – ( x2 – π ...
  • 在开始介绍优化算法前,需要介绍大名鼎鼎的旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP),该问题可能是最经典的离散优化问题。 经典的TSP可以描述为:一个商品推销员要去若干个城市推销商品,该推销员从一个城市...
  • 应用神经网络优化算法,进行网络参数优化计算。为了考察神经网络的优化算法,对实验室的转子模型进行了振动测试,获取其振动信号,将信号经分析仪分析,获取不同测点的动态信息及其参数分布规律,用神经网络优化算法进行...
  • 常见优化算法

    千次阅读 2017-09-28 18:45:40
    在机器学习的模型优化求解中必然用到优化算法,其地位在机器学习领域不可小觑。本文将对常见优化算法进行简单总结。
  • 常见的数据处理算法如GM,PLS,ES,Markov,Bayes,神经网络算法,群智能算法
  • 针对SIFT特征提取算法过程复杂且实时性低的缺陷,提出了一种基于GPU的实时尺度不变特征变换( Scale-invariant feature transform,SIFT)的优化算法— CUDA OpTImized SIFT( Cosift)。该算法首先利用CUDA流并发...
  • 优化算法综述

    千次阅读 2021-06-30 21:21:03
    遗传算法(GA)、帝国竞争算法(ICA)、 粒子群优化(PSO) 局部优化 模拟退火(SA)、贪婪算法(Greedy)、 邻域搜索(NS) 是否精确算法 精确算法 线性规划(LP)、分支定界法 ...
  • 汇总并详细描述了目前常见/所有的深度学习优化器算法,并通过宏观的视角对比分析了不同优化算法的优缺点,有利于从宏观上了解不同的优化器算法,为选用优化器提供辅助作用。

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 427,615
精华内容 171,046
关键字:

常用优化算法介绍