最优解第51页

SLAM入门到放弃——2D激光SLAM的应用与趋势

框架：局部匹配、全局矫正、回环检测（map-map）数据的预处理（重要）：1、轮式里程计的标定决定初始解的准确程度，只有初始解越准确才可能得到准确的局部最优解分2步：离线标定、在线标定2、激光雷达运动畸变去除运动畸变的意思是激光旋转时

Sophia&Anna·2022-11-23 04:42

牛顿法-梯度下降法

一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该

leo_fighting·2022-11-23 00:08

牛顿法,拟牛顿法,梯度下降,随机梯度下降

本文总结了牛顿法,拟牛顿法,梯度下降和随机梯度下降的概念和计算公式.牛顿法首先考虑一维问题.对于一个一维的函数,如果这个函数连续可微,并且导数可以计算,那么计算这个函数的最优解可以看成求解方程f′(x)

phantom66·2022-11-23 00:18

《机器学习（西瓜书）》——线性模型

1.线性回归如果只有一个输入属性x，则，使用最小二乘法求解模型最优解即可。

xyq1212·2022-11-22 17:18

Python 算法：线性回归及相关公式推导

0前言本文以一个小小的案例展开，主要讲解了线性回归的步骤、常用的两种求最优解的方法（最小二乘法和sklearn回归算法及算法原理）及相关函数、公式的过程推导。

Xin学数据·2022-11-22 14:32

常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）

一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。

科研小白~瞄·2022-11-22 14:25

通俗理解模拟退火算法，小白也看得懂！

舒适区：当前处于局部最优解（鲁迅那个年代能留学的都是佼佼者）。试一试：随机试探新解，

数学建模BOOM·2022-11-22 14:15

【深度学习】GAN生成对抗网络

GAN文章目录GAN论文解读摘要简介研究背景生成效果研究意义介绍论文精读VAE(VariationalAuto-Encoder)GAN价值函数训练流程全局最优解生成器的可收敛性模型优劣势总结论文解读摘要简介核心要点提出了一个基于对抗的新生成式模型

Delv_Peter·2022-11-22 13:30

[rknpu][yolov5]自训练yolov5模型运行于rv1126npu上

yolov5模型并转换为onnx模型（二）使用rknn-toolkit将onnx转换为rknn格式（三）配置rv1126板npu环境（四）改rknpu官方例程代码，改编译相关代码以上所有步骤能跑通，但不一定是最优解

Bug喵·2022-11-22 12:25

CVPR 2022最佳学生论文：单张图像估计物体在3D空间中的位姿估计

现有方法中，基于PnP几何优化的位姿估计方法往往通过深度网络提取2D-3D关联点，然而因为位姿最优解在反向传播时存在不可导

PaperWeekly·2022-11-22 11:37

匈牙利算法求解指派问题（C++代码）

基于此原理，我们可以对成本矩阵进行变换，直到使用试指派能够找到最优解（对一个n*n的成本矩阵而言，找到n个独立0元素）。

明湖底的炼丹炉·2022-11-22 10:44

【深度学习】L1正则化和L2正则化

如果将模型原始的假设空间比作“天空”，那么天空飞翔的“鸟”就是模型可能收敛到的一个个最优解。在施加了模型正则化后

comeonow·2022-11-22 08:08

FCOS模型在使用mindspore实现时，梯度集中在0的情况

问题描述：ms版本的fcos模型在训练时不知道为什么，conv.weight的梯度训练几轮后会集中在0附近，与pytorch版的在训练初始化的时候是一样的解答：有可能出现了局部最优解，使得梯度接近于0，

昇思MindSpore·2022-11-22 06:55

Matlab遗传算法

是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

一件迷途小书童·2022-11-22 05:32

南京邮电大学算法分析与设计实验二（动态规划法）

文章目录一、LCS问题二、矩阵连乘问题一、LCS问题//习题7-10-用备忘录算法求LCS//备忘录方法是动态规划法的一个变种，它采用分治法思想，自顶向下直接递归求最优解。

亦是远方·2022-11-22 04:06

机器学习实验1 - 多项式曲线拟合

一、实验要求1.生成数据，加入噪声；2.用高阶多项式函数拟合曲线；3.用解析解求解两种loss的最优解（无正则项和有正则项）4.优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）；5.用你得到的实验数据，解释过拟合

柚子爱吃桂花粥·2022-11-21 23:11

为什么说EBC是提升企业“数治”水平的最优解

全面拥抱EBC，能够让企业在这个不确定的时代找寻更多发展机会，于时代洪流中实现韧性增长。作者|子雨出品|产业家中国的医药、医疗行业一直以来都是商家林立、相对分散的传统业态，初创企业如果用传统的工业制造和流通的模式，很难脱颖而出。尤其近年来，带量采购、两票制、取消药品加成、创新药价格谈判......政策效应持续叠加，更加速中国医药行业进入专业化的分工时代。身处时代大潮，百洋医药也面临这样的转型，而且

产业家·2022-11-21 21:16

深度学习机器学习笔试面试题——优化函数

谁能达到全局最优解？

冰露可乐·2022-11-21 20:25

线性规划（非整数型）

线性规划模型建立与案例（非整数型）文章目录线性规划模型建立与案例（非整数型）@[toc]线性规划概述线性规划相关概念和特点线性的含义数学标准型可行解、可行域和最优解使用`MATLAB`求解模型`MATLAB

小华学数模·2022-11-21 20:49

深度学习框架TensorFlow系列之（五）优化器1

然而这些优化器经常被用作黑盒使用，而无法对这些优化算法的优缺点以及适用场景没有一个全面而深刻的认知，可能造成无法在特定的场景使用最优解的情况。

秃顶的码农·2022-11-21 20:46

优化算法----模拟退火算法（Simulated Annealing,SA）

其克服了贪心（Greedy）算法等局部寻优算法容易陷入局部最优解的缺陷与对初值的依赖性，其优势在于可以以一定的概率选择当前解邻域中较差的解，

Sunshing15·2022-11-21 18:08

模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）的全面讲解及python实现

Kirkpatrick等人受其启发而发明了“模拟退火”这个名词，它模仿冶金过程中的退火原理，因为寻找问题的最优解（最值）即类似寻找系统的最低能

致守·2022-11-21 18:34

模拟退火算法（simulated annealing algorithm）求极值

模拟退火算法是一种基于贪心算法的算法，来源于固体退火原理，当固体加热至充分高，再让其冷却的过程中，固体内部粒子再不断运动中，当冷却时候有，粒子趋于有序，当温度达到环境温度的时候，内能最低，缺点是可能会陷入局部最优解而找不到全局最优解值得注意的是

星空_MAX·2022-11-21 18:31

动手学深度学习----线性回归（从0开始实现）

w+by是一个房子的价格X是一个向量[X1,X2]，X1是面积，X2是位置，是影响y的因素，w是X中对应的权重[w1,w2]T,b是偏差y=w1×X1+w2×X2+b通过梯度下降寻找不断更新参数以得到最优解从

几度热忱·2022-11-21 16:45

一步步学习黑盒优化算法，借助达摩院MindOpt的RABBO榜单【系列1/4】

「黑盒优化问题」泛指目标函数难以从数学上解析表达，缺少可直接利用的梯度信息，仅可利用目标函数输入和对应输出函数值进行最优解搜索的优化问题。

悠悠喵喵wuyoy520·2022-11-21 13:09

matlab共轭梯度法_最优化算法2.3【牛顿算法及其改进-阻尼牛顿法、修正牛顿法】...

为函数的Hesse矩阵当正定时，上式存在极小值，使得可得牛顿法迭代公式：可见，对于牛顿法，需要计算二阶偏导数（Hesse矩阵），且Hesse矩阵必须可逆、正定并且，牛顿法对于迭代初始值也有要求，当距离最优解足够近时

weixin_39952031·2022-11-21 13:35

黑盒优化技术评测基准RABBO介绍

引言在面对一些极其复杂的、目标函数不可解析的优化问题时，我们经常如坠入茫茫黑夜、不知道路在何方，黑盒优化技术正是冲破这茫茫黑夜，将我们带向最优解的一项技术。

鱼鱼今天困了没·2022-11-21 12:30

XGBOOST算法过程

xgboost本质上还是GBDT，但是xgboost对lossfunc做了二阶的泰勒展开，并在目标函数之外加入了正则项整体求最优解，用以权衡目标函数的下降和模型的复杂程度。监督学习的概念说明目标函

@小二黑·2022-11-21 08:12

第九章多模型融合

简介：通过一些科学的方法对优秀的模型进行融合，以突破单个模型对未知问题的泛化能力的瓶颈，并且综合各个模型的优点得到同一个问题的最优解决方法，这就是多模型融合。

长颈鹿与麋鹿·2022-11-21 07:39

模型融合

转载自：https://cloud.tencent.com/developer/news/319080没有哪个机器学习模型可以常胜，如何找到当前问题的最优解是一个永恒的问题。

liyu0611·2022-11-21 07:35

支持向量机识别数字集（数据采集+模型训练+预测输出）

SVM理论的机理是寻找一个满足分类要求的最优解分类超平面，使得该超平面在保证

絮沫·2022-11-21 06:22

粒子群算法 PSO 讲解 + python源码

ParticleSwarmOptimization(PSO)这个算法是用来寻找某个函数function的最优解的，这个的目的和贪心算法、模拟退火算法等是一致的。

Petersburg·2022-11-21 01:42

【bp预测】基于模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测

一、模拟退火算法模拟退火算法：为了解决局部最优解问题，1983年，Kirkpatrick等提出了模拟退火算法（SA）能有效的解决局部最优解问题。

Matlab科研辅导帮·2022-11-20 23:02

跟着李沐学AI：线性回归

这是唯一拥有最优解的模型，可以通过X和y得到最优的w*。超参数就是需要人为来指定的一个值。.对所有样本进行梯度下降的成本太大，时间太长，所以需要进行小批量

麦当劳在逃板烧鸡腿堡666·2022-11-20 21:53

常用测试函数图像及求解方法（五至八）

Schwefel’s函数是一个典型的欺骗问题，有1个全局极小值点，距离另一个局部最优点很远，因此如果陷入局部最优就很难跳出,测试的是函数的全局搜索能力，和跳出局部最优的能力，对算法的要求较高，简单的算法不太可能求解最优解

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2022-11-20 21:07

机器学习----PyTorch正向传播与反向传播

通常用来验证当前的参数是否是最优解，或者已经训练好的模型用来检测。

B.Bz·2022-11-20 19:27

模式识别之样本数据归一化（Normalization）与标准化（Standardization）

没有经过归一化，寻找最优解的过程：经过归一化，把各个特征的尺度控制在相同的范围内：--------

文fei哦·2022-11-20 18:14

【人工智能算法】算法基础之优化训练

使用贪心随机算法时，以一个随机生成的向量值作为长期记忆，一旦找到表现更好的随机向量，立刻替换原来的长期记忆，而无法通过细调来得到可能就在附近的最优解，只能听天由命。

桑桑在路上·2022-11-20 18:00

python线性规划算法_线性规划的算法分析

本章涉及知识点1、线性规划的定义2、可行区域、目标函数、可行解和最优解3、转线性规划为标准型4、转线性规划为松弛型5、单纯形算法的思想和例子6、避免退化—Bland规则7、广义单纯形算法的步骤8、约束条件为负数情况下存在的问题

林春山·2022-11-20 15:11

利用python做线性规划

即通过「定义目标函数」—「给出约束条件」—「找到最优解」的流程找到问题的答案。

芳樽里的歌·2022-11-20 15:01

基于极限学习机（ELM）进行正弦波预测（Matlab代码实现）

2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述极限学机(ExtremeLearningMachine,ELM)神经网络模型与其他方法相比,极限学习机只需设置隐层神经元的数目,通过求解方程β得到唯一的最优解

荔枝科研社·2022-11-20 13:00

4.29学习笔记（遗传算法&机器学习）

在跳出概率，在局部得到一个最优解的时候，会在后面产生一咖喱冷却是有一定的概率，在后面的值比

仓小鼠·2022-11-20 12:40

凸优化学习笔记：内点法

实现不等式约束问题到等式约束问题的转化基本思想可行性及障碍函数本质的分析中心路径基本思想以及可行性障碍法（连续无约束最小化技术or路径跟随法）绪论首先来讨论此处的整体逻辑：首先拿到一个凸优化问题，KKT条件可以给我们提供最优解的一些特征

浩瀚穹宇楠林当空·2022-11-20 11:55

转载的一篇嵌入式大佬经验博文

有时候回首前尘，会谓叹，要是当时我这样做就好了；这也说明了人生会有一个最优解。

weixin_33835690·2022-11-20 11:46

单纯形法python_运筹系列1：线性规划单纯形法python代码

基变量可由非基变量表示：x′i=ci+Σj∉Bmi,jx′j,(i∈B)xi′=ci+Σj∉Bmi,jxj′,(i∈B)目标函数z也可以完全由非基变量表示：z=z0+Σj∉Bcjx′jz=z0+Σj∉Bcjxj′当达到最优解时

weixin_39720516·2022-11-20 09:24

对偶单纯形算法

它的思路是从对偶可行解出发，朝着原问题可行的方向迭代，直到原问题可行，于是得到最优解。对偶可行解考虑线性规划问题：min⁡cTxs.t.Ax=bx≥0\begin{aligned}\min~&c^

胡拉哥·2022-11-20 09:19

python 实现对偶单纯形法

对偶单纯形法对偶单纯形法是指从对偶可行性逐步搜索出原始问题最优解的方法。由线性规划问题的对偶理论，原始问题的检验数对应于对偶问题的一组基本可行解或最优解；

白帽Chen_D·2022-11-20 09:35

回归问题的损失函数

如果损失函数用均方误差，则为：设则根据变分法有当取极值时，满足条件然后做如下推导：由于里实际没有这一项，故上式第二项为0，而：代入上式得：，因为为任意可微函数，故有：,做积分得：而代入得：所以可以看到t的均值即为最优解

github_15579971·2022-11-20 06:40

java到大数据学习路线

计算机网络操作系统数据结构计算机组成原理可重点学习如下知识点计算机网络（重点看OSI七层模型或TCP/IP五层模型理解每层含义）数据结构（重点看数组、栈、队列、链表、树）算法（重点看各种排序算法、查找算法、去重算法，最优解算法

xuli_joe·2022-11-20 04:44

数学建模之优化算法

数学建模智能优化算法：1.差分进化算法2.遗传算法3.粒子群算法4.蚁群算法5.模拟退火算法数学建模简单的优化算法：使用lingo软件对于简单的最优解求解，但一般只适用于简单的规划问题智能算法的使用是随机的

百大小伙计·2022-11-20 01:23

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