最优化第26页

CS231n_Lecture3_图像分类（损失、优化函数）

感谢：https://marvae.github.io/archives/CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（中）CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（下）在本节课中：将损失函数比作了一个高维度的最优化地形

快乐成长吧·2022-12-08 11:24

【2017年cs231n学习笔记2】Lecture3 损失函数最优化

2.找到一个高效的方法来寻找使损失函数最小的W，（我们称其为最优化optimization）损失函数首先我们定义损失函数的一般形式：对于一个数据集Xi代表输入进入分类器的图像像素数据，Yi代表你希望得出的标签

EmpGro·2022-12-08 11:23

SGD、Momentum、 AdaGrad、Adam

这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。遗憾的是，神经网络的最优化问题非常难。为了找到最优参数，我们将参数的梯度（导数）作为了线索。

莱维贝贝、·2022-12-08 08:47

【转】 Levenberg-Marquardt 算法快速入门教程

blog.csdn.net/a383201241/article/details/46299861本文附的源程序是MATLAB代码，总共不到80行，实现了求雅克比矩阵的解析解，演示了Levenberg-Marquardt最优化迭代过程

雪吟花落·2022-12-08 07:15

Levenberg-Marquardt（列文伯格-马夸尔特）算法

什么是最优化？Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种。最优化是寻找使得函数值最小的参数向量。

圣书·2022-12-08 07:12

【无标题】

**顶级程序员进阶**（1）（2）（3）（4）（5）数值分析、数值计算方法（6）概率论（7）统计学（8）偏微分方程（9）相机标定（10）线性代数（11）最优化算法（12）矩阵论、矩阵分析（13）泛函数分析

董晨001·2022-12-08 02:19

Hopfield神经网络概述

利用这一特一性，Hopfield网络可完成些诸如最优化和联想记忆的功能。HopfieId网络分为离散型和连续型两种，都是对称互连网络（Wij=Wj

老实人小李·2022-12-08 00:39

最优化方法——QR Factorization

最优化方法——QRFactorization前言一、QR分解二、QR分解方法1.GSQR2.修正的GSQR3.Householder三、性能比较总结肝！

显然易证·2022-12-08 00:05

机器学习实战——Logistic回归

目录一.Logicstic回归的一般过程1.logicstic：2.sigmoid函数2.1：Logicstic回归：分类问题2.2Logicstic回归：极大似然法二.基于最优化方法的最佳回归系数确定

SUGA没有R·2022-12-07 17:49

机器学习回归算法——Logistic回归

其训练过程其实也就是一个调参过程，用详细的语言描述为：寻找最佳拟合参数，在这其中使用的是最优化算法。示例：从疝气病症预测病马的死亡率数据包含368个样本和28个特征。疝病是描述马胃肠痛的术语。

dangerouspeople_·2022-12-07 17:42

机器学习——logistic回归

机器学习——logistic回归基础概念分类问题与回归问题Sigmoid函数基于最优化方法的最佳回归系数确定问题引出极大似然估计梯度上升算法梯度下降算法代码实现总结Logistic回归算法，又叫做逻辑回归算法

摆脱咸鱼·2022-12-07 17:10

深度学习——SVM

目录一.SVM算法概念二.SVM算法原理1.寻找最大间隔2.目标函数3.松弛变量三.核函数一.SVM算法概念1.SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。

keoubaou～·2022-12-07 13:23

牛顿迭代法

原理是利用泰勒公式在处展开，且展开到一阶，即，求解，即，化简得：，因此获得迭代公式如下：2、最优化在最优化问题中，线性最优化可以用行法求解，但对于非线性最优化问题，牛顿法提供了一种求解的办法。

Goodness2020·2022-12-07 12:26

机器学习原理篇：基础数学理论 Ⅰ

线性变换4、特征值和特征向量5、奇异值分解（SVD）四、最后我想说一、前言机器学习的理论基础就是数学基础，里面的很多模型都是建立在数学公式上的，其中数学理论主要包括微积分、线性代数、概率论、数理统计以及最优化理论等等理论知识

-北天-·2022-12-07 11:27

IMU_tk 学习笔记

此方法不需要任何外界设备，利用局部小范围内重力不变的已知条件构造最优化问题，求解加速度计、陀螺仪的比例因子误差、零偏误差、以及交轴耦合误差。2.imu_tk原理？具体原理可以参

guange_Chen·2022-12-07 05:32

机器学习实战——logistic回归

目录一、Logistic回归介绍1.Logistic回归的一般过程2.Logistic回归的特点二、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类三、基于最优化方法的最佳回归系数确定1.梯度上升法2

weixin_46120403·2022-12-07 00:51

《机器学习实战》—— Logistic 回归

文章目录一、Logistic回归二、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类三、梯度上升算法四、基于最优化方法的最佳回归系数确定4.1查看数据的分布情况4.2训练算法：使用梯度上升找到最佳参数

LiaoNanan·2022-12-07 00:46

遗传算法的简介与应用详细过程

：遗传算法的简介与应用-子木的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/49055485写在前面遗传算法是通过大量备选解的变换、迭代和变异，在解空间中并行动态地进行全局搜索的最优化方法

子木呀·2022-12-06 22:15

最优化算法之遗传算法

最优化算法之遗传算法一、算法模型（1）编码方法（2）适应度函数（3）选择群体（4）交叉（5）变异二、基本原理1、编码1.1编码精度2、解码3、复制选择三、代码实现一、算法模型遗传算法(GeneticAlgorithm

兴涛·2022-12-06 22:15

机器学习：支持向量机

目录一、基于最大间隔分隔数据二、寻找最大间隔2.1分类器求解的最优化问题2.2SVM应用的一般框架三、SMO高效优化算法3.1Platt的SMO算法3.2应用简化版SMO算法处理小规模数据集四、利用完整

Laker 23·2022-12-06 20:17

（人工智能）线性/非线性规划问题求解

目录一、问题描述二、拉格朗日和KKT条件的最优化问题1、等式约束的优化2、不等式约束的优化三、利用拉格朗日手工求解问题四、利用拉格朗日编程求解问题五、实际问题描述——媒体组合案例六、使用Excle实现线性规划七

想减肥的混子·2022-12-06 14:47

深度学习入门学习笔记之——深度学习

1、加深网络关于神经网络，我们已经学了很多东西，比如构成神经网络的各种层、学习时的有效技巧、对图像特别有效的CNN、参数的最优化方法等，这些都是深度学习中的重要技术。

前丨尘忆·梦·2022-12-06 11:54

【深度学习】自编码器（AutoEncoder）

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），利用输入数据XXX本身作为监督，来指导神经网络尝试学习一个映射关系，从而得到一个重构输出XRX^RXR。在时间序列异常检测场景下，异

赵孝正·2022-12-06 10:47

机器学习之Logistic回归简单实例

这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集，因此，logistic训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化方法.例如：在两个类的情况下，函数输出0或1，这个函数就是二值型分类器的

CHRN晨·2022-12-06 07:58

机器学习（五）logistic回归

目录1.Logistic回归概述1.1Sigmoid函数1.2基于最优化方法的最佳回归系数确定1.2.1极大似然估计1.2.2梯度上升法1.2.3梯度下降算法2.Logistic实例分析2.1准备数据2.2

Ag11·2022-12-06 07:51

深度学习---确保每次训练结果一致的方法

在神经网络中，最常见的随机性包含以下几个地方：初始化的随机性，比如权值正则化的随机性，比如dropout层的随机性，比如词嵌入最优化的随机性，比如随机优化解决方案：设置随机数字生成器的种子1）设置Torch

L888666Q·2022-12-06 07:20

机器学习——Logistic回归

目录一、Logistic基本概念1.1Logistic回归1.2Logistic分布1.3基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类二、基于最优化方法的最佳回归系数确定2.1极大似然估计2.2梯度上升法

装进了牛奶箱中·2022-12-05 22:49

【学习笔记-1】- 非线性规划的最优性一阶/二阶必要条件之例题（12道）

学习目的：应对博士申请考核中《最优化理论与算法》的考试。

阿尔法狒·2022-12-05 21:08

最优化的非线性例子集中

上面的例子，是非线性的，是二次规划，但不知道是不是凸二次规划。问题是怎么判断，通过hessianmatrix？因为线性的函数是凸函数，因此约束不用证明了，只要证明目标函数是不是凸函数就OK，那怎么证明呢？看链接https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/78895869里面有比较详细的介绍。二次规划，有专有的名称，就做QP（Quadratic

ninekwll0791·2022-12-05 21:37

非线性规划问题求解（举例）

1.概述非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。

m0_57053955·2022-12-05 21:31

醉自然语文名师工作室第一次活动反思：原来应该这样做

老大的“三打法”改作文，解释起来很简单——细节最优化，个性突出化，亮点

储能·2022-12-05 17:33

最优化理论笔记及期末复习（《数值最优化》——高立）

目录一、预备知识二、无约束最优化方法的基本结构三、凸集和凸函数四、负梯度方法和Newton型方法五、共轭梯度法六、约束最优化问题的最优性理论七、罚函数方法八、期末复习8.1知识点复习8.2习题复习8.3

卡拉比丘流形·2022-12-05 16:22

机器学习（上）-如何对模型超参数进行调参

（本质就是最优化的内容）一般算法无非就是：梯度下降法、牛顿法等无约束优化算法或者约束优化算法。②对超参数进行调参

꧁ᝰ苏苏ᝰ꧂·2022-12-05 13:27

线性与非线性规划——单纯形法python实现

线性与非线性规划——单纯形法python实现单纯形法原理及python实现，时间：2022/1/11 本文不对单纯形方法进行讲解，若有需要请参照《最优化理论与算法第二版》（陈宝林著），或参照下方链接了解单纯形的基本概念简单易懂的单纯形法理解

alzer12·2022-12-05 12:33

最优化方法解决计算机算法问题,最优化问题求解之：遗传算法

遗传算法的手工模拟计算示例为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各个主要执行步骤。例：求下述二元函数的最大值：(1)个体编码遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所以必须把变量x1,x2编码为一种符号串。本题中，用无符号二进制整数来表示。因x1,x2为0~7之间的整数，所以分别用3位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型

陈六六的成长笔记·2022-12-05 11:18

matlab linkspace,实现nlopt为matlab接口API(非线性约束下的最优化)

标签：linkcommandmacdirectordefindexpathdlleve1、Thefirststepisdownloadtwfolders,onecomesfromhttps://nlopt.readthedocs.io/en/latest/NLopt_on_Windows/(64version)Another64-bitWindowsDLLs,builtwithMinGW,whic

杨妙和·2022-12-04 22:17

python实现随机梯度下降

随机梯度下降指的是用样本中的一个例子来代替所有的样本，对于最优化问题，凸问题，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向，但是大的整体的方向是向全局最优解的。

Blossssssom·2022-12-04 20:24

机器学习中的最优化思想

1、极值问题1.1、一元函数情况在高等数学甚至是初等数学中，我们就已经接触过函数的极值这类问题。在初等数学中，例如二次函数的最小值（最大值）求解问题就是一个典型的极值问题，到了大学，我们可以从高等数学的知识中知道，对于任何一个连续函数来说，它的极值点一定是导数为零的点。1.2、推广到多元函数以上讨论的都是基于一元函数的情况（即二维平面中），我们可以把这个问题推广到多元函数中（即多维空间中）。在此之

Derrick1997·2022-12-04 19:52

百面机器学习—4.SVM模型基础知识

4.SVM最优化问题二、对偶问题1.约束条件下的目标函数如何求解最优化问题？2.怎么理解对偶问题？3.什么是对偶问题？

哎呦-_-不错·2022-12-04 14:58

机器学习（五）——Logistic回归

：读取数据：梯度上升优化算法：画出决策边界：使用随机梯度上升找到最佳回归系数：随机梯度上升算法：从疝气病症预测病马的死亡率：我的实验：数据：UCIGerman_Bank总结：Logistic回归是一种最优化算法

doubaijj·2022-12-04 10:13

SVM支持向量机

SVM的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法；SVM是一种二类分类模型，基本模型是定义在特征空间中的间隔最大的线性分类器。学习策略是间隔最大化。

qq_56325319·2022-12-04 07:09

机器学习西瓜书笔记：软间隔和支持向量回归SVR

1、首先由SVM问题（最大间隔超平面模型）：所有样本都可以正确分类的最优化问题，引入软间隔SVM（允许分类错误）的最优化问题，即需要添加损失函数（样本不满足约束的程度，或者说分类错误的程度），然后最优化

sunMoonStar_c·2022-12-03 14:34

深度学习：鞍点与海森矩阵的问题

首先来看看最优化的定义：对于目标函数f(x)，如果f(x)在x上的值比在x邻近的其他点的值更小，那么f(x)可能是一个局部最小值（localminimum）。

追梦AI·2022-12-03 10:56

盲超分辨论文

(2).不对模糊核做假设，从y中估计出K，进而得到x，为盲超分辨为病态问题不考虑噪声，两种情况都是求最优化问题，即：（2）盲超分辨论

xxccxiao·2022-12-03 07:14

VS2017+OpenCV4.5.5 SVM-鸢尾花分类

SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。SV

JoannaJuanCV·2022-12-03 04:50

自编码器的理解与应用

是一种无监督学习，基于反向传播算法和最优化方法，利用数据x本身作为监督来指导神经网络学习一个映射关系h,得到一个重构输出y。这个y近似等于x。自编码器可以理解为试图让输出和输入一样的神经网络。

dlut0427·2022-12-03 04:17

深度学习——“学习”过程中的更新方法

参数的更新“学习”的目的是为了找到使得损失函数的值尽可能小的参数，这个过程叫做最优化。前面通过使用参数的梯度，沿着梯度的方向更新参数，并重复这个过程，从而靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（SG

压垮草的骆驼·2022-12-02 23:45

支持向量机matlab代码程序_第七章：支持向量机

支持向量机的构建的由简至繁的模型：1.线性可分支持向量机：硬间隔最大化2.线性支持向量机：软间隔最大化3.非线性支持向量机：核技巧和软间隔最大化快速学习方法：序列最小最优化算法(SMO)1线性可分支持向量机与硬间隔最大化

weixin_39885412·2022-12-02 22:57

【面试总结】常见的优化器

常见的优化器这位仁兄写的比较全机器学习中，往往求解目标函数的最优解时，需要对函数进行进行最优化，因此会用到一些比较经典的优化器。

Icanhearwawawa·2022-12-02 17:44

最优化——一维搜索算法之二次插值算法

算法作用用于一纬(元)函数f(x)在确定的区间内搜索极小点。为什么使用该算法因为低次多项式的极小点比较容易计算，所以在求一元函数f(x)的极小点时，常常利用一个低次多项式函数g(x)来逼近原目标函数f(x),然后以该低次多项式函数g(x)的极小点来近似原函数f(x)的极小点。通过反复使用该方法来得到满足给定精确度的值。算法：初始条件:给定原目标函数f(x),初始区间[a,c]。1、求得f(a)、f

rotten wood·2022-12-02 13:04

推荐频道

最优化