最优解

深度学习：鞍点与海森矩阵的问题

概述：在深度学习的过程当中，我们通常会碰到优化这个问题，但是优化结果往往不是最优解，这是因为你认为的梯度为0的点，不一定是全局最小值的点，还有可能是局部最小值的点，即鞍点。
追梦AI·2022-12-03 10:56

人工智能面试总结-初始化与归一化

说说为什么归一化能提高最优解的求解速度？说说归一化的类型？
啥都生·2022-12-03 09:08

Pointnet++学习

1、点云的归一化与反归一化归一化的作用：数据归一化后，最优解的寻优过程明显会变得平缓，更容易正确的收敛到最优解defpc_normalize(pc):"""对点云数据进行归一化:parampc:需要归一化的点云数据
马少爷·2022-12-03 08:26

算法简介—模拟退火算法

爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。
Silence-轩辕-寂·2022-12-03 08:31

机器学习之模拟退火算法

一、背景模拟退火算法（SimulateAnnealArithmetic，SAA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。
clarkjs·2022-12-03 08:24

贪心算法笔记

贪婪者总是一贫如洗——克劳德兰纳斯目录什么是贪心怎样实现例一AC代码例二AC代码总结步骤写在最后什么是贪心360百科里是这样说的：贪婪算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。
gyk1303·2022-12-03 01:20

（MATLAB）使用梯度下降进行一元线性回归

使用梯度下降进行一元线性回归Step1：选择函数模型：y=wx+bStep2：选择损失函数：Step3：Step4：根据公式：来更新w和b，最终得到最优解。
我是小蔡呀～～～·2022-12-02 20:24

python(牛客)试题解析——学习记录（上）

计算字符串非严格递增连续数字序列的长度五、输出这个数列的第n项结果，数列中a[n+1]都是a[n]的描述六、计算多维数组中最大子矩阵内所有数字的和七、还原一个已经打乱顺序的喊7游戏的数组一、找到已经最大承重的背包内如何放入最大价值的物品的最优解二
m0_57781768·2022-12-02 20:52

【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

01背包问题三种解决（贪心动态规划分支限界）

二、实验要求用3种方法求解0-1背包问题（贪心算法、动态规划、分支限界法），获得精确最优解或近似最优解均可。
Mcc_mingchao·2022-12-02 14:03

多目标人工秃鹫优化算法（MATLAB源码分享，智能优化算法） 提出了一种多目标版本的人工秃鹫优化算法（AVOA）

对提出的MOAVOA算法进行了测试，测试了八个真实世界工程设计问题和十七个无约束和约束数学优化问题，以研究其在估计帕累托最优解中的适用性。多目标粒子群优化、多目标蚁狮优化、多目标多
「已注销」·2022-12-02 05:04

Lecture 010-1-Network flow

利用线性规划可以有效地计算出全局最优解，也可以基于其结果进行各种假设性的灵敏度分析
Wooden_ZHANG·2022-12-02 02:59

从一维cutting问题看列生成算法

cutting问题列生成原理集合覆盖模型列生成步骤说明python代码实现列生成算法列生成在求解大型线性规划时往往都表现良好，在很多时候，一个变量很多的线性规划问题中，往往很多的列是用不到的，或者说，它们并不影响最优解的求解
yahoo~·2022-12-02 02:56

GA遗传算法介绍与实例

一、遗传算法简介：遗传算法是进化算法的一部分，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
条竿儿毛好·2022-12-01 22:42

计蒜客 | 选址

若该点不位于中位数，则会增加该点到中位数的距离，使结果增大，所以最优解为该组数的中位数。代码#include#includeusingnamespacestd;#defineN100005intp[N
再来一口肉好嘛·2022-12-01 21:36

蚁群算法、模拟退火算法、遗传算法优缺点

蚁群算法、模拟退火算法、遗传算法优缺点模拟算法的优缺点:蚁群优化算法特点遗传算法的优缺点遗传算法的优点:遗传算法的缺点:模拟算法的优缺点:1.可以突破爬山算法的局限性，获得全局最优解(以一定的概率接受较差解
我爱吃猪猪包·2022-12-01 19:31

模拟退火算法

模拟退火算法是一种启发式算法；关于启发式算法可以简单总结为下面两点：1):任何有助于找到最优解，但不能保证最优解的方法均是启发式算法；2):有助于加速求解过程和找到较优解的方法是启发式方法另：爬山法是于模拟退火算法有着相似地方的启发式算法的一种
缄默0603·2022-12-01 19:01

三种典型启发式算法（禁忌搜索，模拟退火，遗传算法）

启发式算法启发式算法：用来求解非常好的可行解，但不一定是最优解；该类算法可处理非常大的问题，可用来解决NPhard问题，是一种成熟的迭代算法，每次迭代结果可能导致比先前最佳解更好的新解，当算法经过适当时间终止时
tomwang0322·2022-12-01 19:27

启发式算法——模拟退火

模拟退火算法也是不断通过随机改变数组的输入顺序来产生最优解，只不过它会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
热爱健体的程序猿·2022-12-01 19:57

【原创】代码为什么越写越乱？

我的建议是自顶向下的思考，自顶向下的思考方式一方面全局的看一个问题，能给出一个问题最优解，另一方面因为只有这样才有成长，才能在下次遇到类似问题时解决问题。考虑清楚为什么会形成超大的类？
Wales_Kuo·2022-12-01 15:28

MATLAB学习笔记_Day07神经网络、决策树和随机森林

1.神经网络Matlab编程讲解1.1BP神经网络防止陷入局部最优解。简
三木今天学习了嘛·2022-12-01 15:22

贪婪预测 与波束搜索 优化器

贪婪算法的解，不一定是最优解，实质上得到的可能是相对近似的最优解。贪婪算法只考
欢桑·2022-12-01 13:38

深度学习之线性回归

gt;定义损失——>训练数据——>参数学习线性模型线性模型可以看成是单层的神经网络单层神经网络：带权重的层为1衡量预估质量（偏差）1/2方便求导训练数据*参数学习（损失模型）*显示解凸函数的最优解即梯度为
Summerke123·2022-12-01 10:25

202209-2 何以包邮 (python算法+0/1背包问题+回溯思想)

目录问题描述:思路分析:我们构造的maxValue向量:看过视频后的代码如下:最后得分:问题描述:思路分析:既然不能通过枚举所有的情况来找到答案(得分70分)，那肯定是有一种途径来找到最优解，所以自然的联想到了
小小怪将军！·2022-12-01 07:01

MATLAB遗传算法GA求解TSP旅行商问题，可选PMX交叉、OX交叉及其它多种交叉方式，在算法中引入2-opt变异算子

进化逆转算子提高算法局部搜索能力，利用国际通用的TSPLIB数据集中的eil51数据进行优化求解，求得51个节点的tsp路径长度最优值为430.781km（可能调参后值更优），与已知eil51数据实际最优解
「已注销」·2022-12-01 07:51

人人都在用的机器学习算法-决策树

不考虑总体的最优解，以每一步的局部最优解来模拟全局最优解。决策树是典型的贪心算法，现在众多的决策树算法包括，ID3、C4.5和CART，都是在使用这一算法。那么对于决策树来说，怎么才能实现局部最优呢？
WiFi下的365·2022-11-30 13:48

计算机算法在生物信息学中的应用,引力场算法及其在生物信息学中的应用

引力场算法及其在生物信息学中的应用【摘要】：优化算法是当今的重要研究课题，能够从海量数据中获得所需最优解，也是极具挑战的工作。
燕衔泥PPT·2022-11-30 10:00

模糊聚类FCM算法和基于GA遗传优化的FCM聚类算法matlab仿真

.完整MATLAB程序1.算法概述在各种糊聚类算法中,模糊C-均值聚类算法FCM(FuzzyCMeanClusteringAlgorithm)的应用最为广泛.但在实际的应用中,FCM算法却容易陷入局部最优解
我爱C编程·2022-11-30 10:54

用A*算法实现迷宫寻路的最优解

目录写在前面用A*算法实现迷宫寻路的最优解的算法思路A*算法实现迷宫寻路最优解思路总结代码实现结尾写在前面本文是我查阅资料参考了他人的算法思路，然后进行记录总结，鄙人水平有限文章中可能会有错误之处，大家做个参考即可
yghlqgt·2022-11-30 08:03

数学模型——垃圾运输问题，运输车的路径以及数量选择（含matlab代码）

写在前面垃圾运输问题可以看作是一个NP完全问题，但很遗憾的是，目前我们所掌握的数学知识并不足以让我们找到一个有效找到NP完全问题全局最优解的算法，甚至，在数学界中还无法确定NP完全问题是否真的存在找到全局最优解的有效算法
苏三有春·2022-11-30 05:34

2022年中国隐私计算综合影响力 TOP10 企业

在数据融合需求增强和数据保护要求提高的多重需求下，隐私计算成为技术最优解，并且在金融、政务、通信运营商、医疗、互联网等多个场景不断拓展。
RPA中国·2022-11-30 02:09

用单纯形法求解线性规划(Matlab)

利用Matlab编程实现单纯形法并求解下列线性方程程序代码：function[x,Y,L]=danchunxingfashangjishiyan(A,b,c)%x为最优解，Y为最优函数值，L为迭代次数L
Krismilee_·2022-11-29 14:13

人工智能 --- 遗传算法解决TSP问题（JAVA版）

使用遗传算法解决该问题，遗传算法指通过给定的初始种群，进行有限次的种族迭代，最后使种族中保留个体适应度都是最高的（即适应度高的个体能够再种族中进行繁殖，它们的基因不会被淘汰）,适应度高的个体就代表要求的最优解
火龙果然多·2022-11-29 14:09

遗传算法解决TSP问题

.遗传算法原理遗传算法的概念简单来说，就是利用种群搜索技术将种群作为一组问题解，通过对当前种群施加类似生物遗传环境因素的选择、交叉、变异等一系列的遗传操作来产生新一代的种群，并逐步使种群优化到包含近似最优解的状态
里昂科科·2022-11-29 14:05

TSP问题的遗传算法实现（C++）

2.应用遗传算法并用选定的编程语言（C++），设计简单的遗传优化系统对问题进行求解，求出问题的最优解。选择算法（采用赌轮选择法）：交叉算法：变异算法：代码如下：3.选择适当可视化方法显示结果。
努力学习的小菜°·2022-11-29 14:05

遗传算法及旅行商问题(TSP问题)Python实现

遗传算法是一种模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，通过模拟自然进化过程搜索最优解，它常用来解决多约束条件下的最优问题。
浪荡子爱自由·2022-11-29 14:33

贪心算法（一）：找零钱（蓝桥杯版）

贪心法：  贪心选择是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。
坏牧羊人.·2022-11-29 13:45

C语言程序找零问题怎么运行,C语言，贪心算法，货币找零问题？

不代表是最优解，只是算法之一。由于面额输入顺序不定，我先对输入的面额进行降序排序。
刘看山福利社·2022-11-29 12:46

python算法之贪心算法（硬币找零问题）

也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是局部最优解。利用贪心算法解题,需要解决以下两个问题。是问题是否适合用贪心法求解,即所求解问题是否具有贪心选择性质。
黎明之道·2022-11-29 12:14

贪心算法之钱币找零问题

也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。
春哥一号·2022-11-29 12:52

基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测模型（Matlab代码实现）

基于遗传模拟退火的BP神经网络3知识回顾4运行结果5参考文献6Matlab代码及文章阅读1概述模拟退火算法“lSA从设定一个较高温度开始，伴随温度参数的不断下降，结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解的过程
荔枝科研社·2022-11-29 01:25

seed在模型中的应用及用法

而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感，设置了seed就相当于规定了初始的随机值。
zyrlia·2022-11-28 22:17

深度学习知识点大总结（持续更新中。。。）

而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感，设置了seed就相当于规定了初始的随机值。
挨打且不服66·2022-11-28 22:05

第七章、网络优化与正则化

用神经网络模型依然存在一些难点问题：（1）优化问题神经网络的损失函数是一个非凸函数，找到全局最优解通常比较困难；参数通常非常多，训练数据也比较大；存在梯度消失或爆炸问题，导致基于梯度的优化方法经常失效。
不堪de不堪·2022-11-28 19:30

瓴羊DAAS体系结构，助力乔丹体育高质量增长

而在消费环境错综复杂的当下，尤其在审美多元化趋势、线上线下多平台渠道融合的复杂经营模式之下，国货品牌迫切需要寻求通过数据智能驱动业务高质量增长，找到数字化时代的最优解。
·2022-11-28 16:55

Tensorflow中的指数学习率，指数滑动平均，global_step,num_updates,staircase参数等

通常我们希望在学习开始阶段提供一个较大的学习率，使得参数快速更新，达到最优解附近。
edward_zcl·2022-11-28 15:55

第十四章聚类方法.14.2.5有序样本分类法

文章目录主要内容算法功能与数据类型有序聚类步骤定义类的直径定义分类的损失函数最优解的求法例子：本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频以及李航老师的《统计学习方法》第二版。
oldmao_2000·2022-11-28 10:07

每天五分钟机器学习：聚类算法K-Means是如何最小化代价函数的？

本文重点任何机器学习算法都是通过最小化损失函数来达到求解最优解的目的，那么本节课程我们将学习聚类算法K-Means的优化目标k-means的代价函数k-均值中用大写K表示簇的总数，用小写k表示聚类中心的序号
幻风_huanfeng·2022-11-28 10:34

机器学习：无监督聚类算法——K均值

文章目录算法过程算法原理规避局部最优解算法过程假设我们要从散点数据集中找到KKK个聚类，那么算法第一步就是随机出KKK个随机点作为每个聚类的聚点。
ShadyPi·2022-11-28 10:32

【笔记】提升分类模型ACC：EMA不增额外时间，不需手动调参；SWA改进模型训练过程的稳定性；数据分布差异大使用precise bn；小模型使用蒸馏；固定FLOPs的场景或者想突破精度使用FixRes

本文主要分一下几个方向来进行讲解权重平均蒸馏分辨率2.1权重平均由于深度学习训练往往不能找到全局最优解，大部分的时间都是在局部最优来回的晃动，我们所取得到的权重很可能是局部最优的最差的那一个，所以一个解决的办法就是把这几个局部最优解拿过来
程序猿的探索之路·2022-11-28 00:10
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