最优解第42页

【计算智能】读书笔记第十章节 Part2 禁忌搜索算法

AspirationCriteria,AC)2.基本流程写在最后1.算法思想禁忌搜索(TabuSearch,TS)Glover1986年提出的种全局搜索算法它模仿了人类的记忆功能，在求解问题的过程中，采用了禁忌技术对已经搜索过的局部最优解

FeverTwice·2023-01-14 00:21

分支定界算法理解（摘抄）

而定界就是在分支的过程中检查子问题的上下界，如果子问题不能产生比当前最优解还要优的解

SLAM-峻·2023-01-13 22:33

TOPSIS评价法

TOPSIS评价法TOPSIS评价法流程图实例演示1.数据预处理区间性属性转化为效益性指标向量化处理2.加权处理3.正负理想值距离计算计算综合评价指标matlab代码TOPSIS评价法评估方案中任何一个距离理想最优解和最劣解的综合距离

苏格拉底似的潜龙·2023-01-13 17:35

多元线性回归（高斯分布---＞最小二乘法）

文章目录多元线性回归1、基本概念1.1、连续值1.2、离散值1.3、简单线性回归1.4、最优解1.5、多元线性回归2、线性回归算法推导2.1、深入理解回归2.2、误差分析2.3、最大似然估计2.4、高斯分布

代码简史·2023-01-13 16:11

2-1 组合优化问题

组合优化（也叫离散优化）指在有限个可能解的集合中找出最优解的优化问题。

Diongbiubiu·2023-01-13 11:06

Tensorflow2.0 自定义余弦退火学习率衰减策略

项目说明余弦退火学习率衰减的学习率曲线如下图所示：除了在训练过程中进行学习率衰减以防止求得的最优解不断震荡之外，余弦退火衰减策略规定，学习率每次衰减到0之后，会迅速回升至初始值，这样可以避免陷入局部最优解

cofisher·2023-01-13 09:17

启发式算法（heuristic）

WHY：1.有时候最优解是难以找到，甚至是无法找到的，此时我们希望去找一个逼近最优解的解。2.有时非最优解也可接受。WHAT：我认为启发式算法称为「探索式算法」or「经验学习法」更加合适。

木头年糕·2023-01-12 23:25

深度学习学习率(lr)调参

lr最直接的可观测的影响就是loss值的变化，较大的学习率会更容易收敛也更容易出现陷入局部最优解的情况，而过大的学习率会导致loss无法收敛甚至出现nan的情况；较小的学习率更容易找到全局最优解但是loss

WX-Zheng·2023-01-12 19:02

Python调用C++最优解

前言编程语言的选择不可否认的是，人工智能慢慢成为我们日常生活中不可或缺的一部分，同时，也有越来越多的技术从业者（码农）想要选择或者转行到这个行业，那么AI行业应该选择哪一门编程语言呢？如何选择一门语言，主要看这门语言在行业内的生态何如。在AI行业，Python有着它不可取代的重要地位。目前世界上最流行的深度学习框架，如谷歌的TensorFlow、FaceBook的PyTorch以及开源社区的Ker

智驱力人工智能·2023-01-12 13:06

动手学机器学习-李沐（4）

乘以n维权重和一个标量偏差输出：加权和3、开始神经网络4、补充：平方损失：5、总结：显示解：显示解就是可以用数学方法算出来的表达式解6、对没有显示解的时候就要运用梯度下降的算法不断更新W0使其更对的接近最优解右上为二次函数等高图

Everyyang·2023-01-12 11:18

蓝桥杯Python-A组备战记录--day2(背包问题)

背包问题总结01背包问题将得到最优解的情况分为最后的两类，分别是选择第i件物品与不选择第i件物品，如果不选择了第i件物品那么问题就等价于在前i-1个物品中选取体积不超过j的最优价值即f(i-1,j)；如果选择了第

KrealHtz0.0·2023-01-11 18:24

量子退火算法入门（2）：有约束优化问题的QUBO怎么求？

有约束优化问题第一篇文章讲述了，怎么从二次多项式获得QUBO，获得QUBO后，量子退火法就可以直接给你最优解（没有特殊说明的话，所有的变量都是0或1）。

gang_akarui·2023-01-11 18:16

深度学习模型的初始化

神经网络要优化一个非常复杂的非线性模型，而且基本没有全局最优解，初始化在其中扮演着非常重要的作用。其中，初始点的选取，有时能够决定算法是否收敛。

weixin_54279123·2023-01-11 18:05

机器学习----PyTorch中的梯度计算

.在多元函数中某点的梯度表示的是由每个自变量所对应的偏导数所组成的向量在前面的线性回归中就像y=wx+b方程中求出w参数最优的解，就需要对w参数进行偏导数的求取，然后通过偏导数的值来调整w参数以便找到最优解

B.Bz·2023-01-11 06:35

2021-03-27 深度信念网络（DBN）学习笔记

深度信念网络（DBN）通过采用逐层训练的方式，解决了深层次神经网络的优化问题，通过逐层训练为整个网络赋予了较好的初始权值，使得网络只要经过微调就可以达到最优解。

superpomelo·2023-01-09 18:09

alphabeta算法c语言,对于A*算法、alpha-beta算法的思考

现在我希望寻求某个问题接下来几步的最优解，蛮力计算是不可行的。A*的准确性较差。但这本身不是一个博弈情况，所以alpha-beta不适用，只能期望于一种比较好的搜索算法。正在构思一种逆A*算法。

weixin_39602967·2023-01-09 12:14

每天五分钟机器学习：快速求解协同过滤算法的最优解(推荐系统)

本文重点上一节中我们学习了协同过滤算法的损失函数，本节课程我们将学习如何求解这个损失函数的最小值。回顾我们前面学习的内容是：如果获取到表示电影的特征，那么就可以获取到用户的参数θ。如果给你用户的参数数据θ，你可以获取到电影的特征。本节课我们将使用这些概念，并且将他们合并成协同过滤算法（CFA）。给定x估计θ给定θ估计x现在我们将上面的两个优化目标结合成一个新的目标函数：新的目标函数同时求参数θ和x

幻风_huanfeng·2023-01-09 09:48

机器学习之K均值的SSE和轮廓系数

SSE不能保证找到全局最优解，只能确保局部最优解。也就是说，可能会造成多种k个簇的划分情况。但是可以重复执行几次kmeans算法，选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果。

yangtom249·2023-01-08 16:06

数学建模基础笔记——线性规划模型

灵敏度分析(5)基于求解器的求解方法(6)基于问题求解的求解方法(1)标准形式xi-决策变量z-目标函数c-价值向量b-资源向量(2)三要素决策变量目标函数约束条件(3)解的理解（1）可行解:满足条件（2）最优解

酷盖奶盖·2023-01-08 15:05

论文笔记《Accelerating Primal Solution Findings for Mixed Integer Programs Based on Solution Prediction》

目录1.引言1.1背景1.2文献综述1.3创新点2.求解框架2.1生成训练数据2.2GCN模型2.2.1产生三分图2.2.2MIP最优解预测1-算法过程2.2.3MIP最优解预测2-注意力机制2.2.4

mintminty·2023-01-08 10:14

算法导论-上课笔记5:动态规划/中位数和顺序统计量

文章目录0动态规划与分治法1钢条切割2矩阵链乘法2.1最优括号化方案的结构特征2.2一个递归求解方案2.3计算最优代价2.4构造最优解3动态规划原理3.1最优子结构3.2一些微妙之处3.3重叠子问题3.4

流动的风与雪·2023-01-08 09:43

梯度裁剪Grandient Clipping

如果发生梯度爆炸，那么就是学过了，会直接跳过最优解。因此需要梯度裁剪，避免模型越过最优点。梯度裁剪有两种方法确定一个范围，参数的gradient超过，直接裁剪。

开心邮递员·2023-01-07 16:56

机器学习中为什么需要对数据进行归一化？

2019-07-04阅读2K0数据归一化的好处：1归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。

Carpe_Diem_t·2023-01-07 13:29

机器学习和深度学习——归一化处理

一、机器学习中的归一化1、归一化作用（1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度（2）归一化有可能提高精度详解：（1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度\qquada.左图是未进行归一化的等高线，从左图中可以看出两个特征变化区间相差大

一大块肉松·2023-01-07 13:29

算法工程师的修养 | pytorch 优化器与学习率设置详解

刚开始训练的时候，学习率设置大一点，以加快学习速度；之后逐渐减小学习率，来寻找最优解。那么在Pyto

机器学习与AI生成创作·2023-01-07 09:33

机器学习（三）K-means聚类（手肘法、轮廓系数、可视化代码）

通过几次迭代达到收敛，但是往往是局部最优解。这里也提出了一种k-means++的算法，这种方法使k-means收敛到最优

爱踢球的猕猴桃·2023-01-07 08:46

【文献阅读笔记】StrongSORT: Make DeepSORT Great Again

对于跟踪精度而言，tracking-by-detection（先检测，通过相似度如位置、外观、运动等信息来关联检测框得到跟踪轨迹）仍然是最优解决方法。

Abstract_zhw·2023-01-07 08:45

神经网络学习——梯度下降算法

这是因为参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解。而且，在深度神经网络中，参数的数量非常庞大，导致最优化的问题更加复杂。

王木木呀！·2023-01-07 07:45

粒子群优化算法（1）

所以，寻找最优解的过程就相当于鸟类觅食的过程。粒子群算法也是基于种群以及进化的概念，通

Alpha205·2023-01-06 16:47

粒子群算法改进——线性递减惯性权重

Shi,Y最先将惯性权重w引入到粒子群算法中,并且分析指出一个较大的惯性权值有利于全局搜索一个较小的权值则更利于局部搜索线性递减惯性权重在搜索初期，增强全局搜索能力可以更大可能遍历解空间，避免陷入局部最优解

mux子沐·2023-01-06 16:47

V2V网络灵敏度分析(Matlab代码实现）

在最优化方法中经常利用灵敏度分析来研究原始数据不准确或发生变化时最优解的稳定性。通过灵敏度分析还可以决定哪些参数对系统或模型有较大的影响。

我爱Matlab编程·2023-01-06 13:44

NC2 不相邻取数

示例1输入：42641复制输出：7复制说明：取6和1即dp数组表示最大和，可理解为当前的最优解，第一位的最大和是它本身,所以dp[0]=arr[0]。第二位最大和则

褚赢宇·2023-01-06 10:23

模拟退火算法解决旅行商问题（附python代码）

这样做使得搜索可能跳出局部最优解，达到全局最优解。2、利用模拟退火算法（SA）解决旅行商问题。在模拟退火过程中，每次迭代都随机选取当前路径中的一段子路径进行翻转，得到新的路径，并计算新路径

向上的毛毛·2023-01-06 09:25

《计算机算法设计与分析》

计算机算法设计与分析》（王晓东第5版）二、递归与分治整数划分汉诺塔大整数的乘法Strassen矩阵乘法棋盘覆盖线性时间选择算法最接近点对问题1.一维上最接近点对2.二维最接近点对循环赛日程表三、动态规划矩阵连乘次数最优解图像压缩电路布线流水作业

zyl51_·2023-01-06 02:04

梯度下降和最小二乘法

批量梯度下降法每次迭代都向着全局最优解的

竹官林三·2023-01-06 00:19

最小二乘法与梯度下降的区别

针对凸问题可以得到全局最优解。而对于非凸问题可能会陷入到局部最优解4)总结线性最小二乘求解可以使用最

weixin_30642305·2023-01-06 00:49

最小二乘法和梯度下降算法的区别

最小二乘法的定义:对于一个已被证明是凸的二次函数，直接通过另其对各个自变量偏导数=0，得出了n(自变量的个数)个方程，然后解这个n元的方程组，就得出了目标凸函数的最优解析解,当然，通过这

④·2023-01-06 00:48

Android USB Camera

针对USBcamera,可选择的实现方案有下面几种（当然了，目前最优解是No.3）:1.基于libuvc开发libuvc是一个跨平台开发库，基于libusb，功能包括UVC设备识别与控制，视频流传输，视频流格式转换等

信田君9527·2023-01-05 23:13

聚类方法学习（二）KMeans算法与案例

kmeans简介kmeans直观感受就是自动画圈，通过画圈自动聚类算法优缺点优点：收敛速度快需要的参数少缺点：K值的选择较难初始点的随机种子对结果影响很大对异常值敏感可能只能得到局部的最优解，而无法得到全局的最优解

呆萌的代Ma·2023-01-05 21:23

直播回顾 | 这场直播回答了手机银行人机验证的必要性和可行性原创

12月22日，顶象资深解决方案专家鳯羽就手机银行的人机验证解决方案讲起，从人机验证需求的诞生、验证码的发展演变、手机银行验证码升级的必要性等方面为大家深度剖析了手机银行人机验证的最优解决方案。

·2023-01-05 19:32

为iframe正名，你可能并不需要微前端

作者：刘显安(码怪)任何新技术、新产品都是有一定适用场景的，它可能在当下很流行，但它不一定在任何时候都是最优解。

·2023-01-05 16:44

贪心算法之活动安排问题（填表详解+思路解析）

贪心算法总是选择当前看起来最优的选择（局部最优解），得到的结果是一个整体最优解。但是总是选择局部最优解并不总是能得到整体最优解，需要在问题具有：贪心选择性和优化子结构时才成立。

薛猫颚的腚·2023-01-05 13:30

用javascript分类刷leetcode4.贪心(图文视频讲解)

什么是贪心算法贪心法，又称贪心算法，贪婪算法，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择，期望通过每个阶段的局部最优选择达到全局最优，但结果不一定最优适用场景：简单的说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解

·2023-01-05 10:07

opencv CvSolve函数深度解析

通常工程应用都会遇到这种情况，找不到精确解的情况下，我们选取最优解。这个最优解，又称之为最

机器之眼·2023-01-05 10:59

多目标优化问题概述（基本模型和概念）

多目标优化问题（MOP）概述1.数学模型求解MOP的主要目的是：在给定的决策空间内，尽可能找到一系列满足问题约束条件的最优解集，为解决MOP的决策者提供相关数据。

下雨不撑伞丶·2023-01-04 20:16

最优化的基本概念

最优化的基本概念连续和离散优化问题无约束和约束优化问题随机和确定性优化问题线性和非线性规划问题凸和非凸优化问题全局和局部最优解优化算法一般来说，最优化算法研究可以分为：构造最优化模型、确定最优化问题的类型和设计算法

如果我变成回忆l·2023-01-04 20:15

数值优化——简介及无约束优化基础

从变量的角度连续优化：可行集通常是无限的离散优化：变量是整数集合B、从约束的角度约束优化和无约束优化C、从解的角度局部优化和全局优化（对于凸优化问题，局部解和全局解等价；但是普遍情况下很难找到一个优化问题的全局最优解

Full ofstarsl·2023-01-04 20:45

L1、L2、Smooth L1损失函数

缺点：在中心点是折点，不能求导，不方便求解，可能得不到全局最优解。L2L2也就是常说的均方误差MeanSquareError（MSE）优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解。缺点

liuzhonglin_·2023-01-04 20:03

机器学习:局部加权线性回归(Locally Weighted Linear Regression)

线性回归先复习一下线性回归的损失函数：我们的目标是使该函数最小，用矩阵表示为：对参数w求导得：令上式等于0可估计出回归系数w得最优解：但线性回归往往容易欠拟合，除了使用更复杂得函数拟合，还可以使用局部加权线性回归

JiYH·2023-01-04 18:59

数学建模学习笔记-算法（线性规划模型）-上

可行解：满足约束条件的解就是可行解最优解：使目标函数达到最值的可行解可行域：所有可行解构成的集合，记为R线性规划的matl

LiNO3·2023-01-04 13:20

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