极小值

连通无向图一般中心的算法及其matlab程序详解

#####若服务点只允许取在各顶点上,而服务对象却取在各顶点及各边(或弧)上的点,则在所有顶点中选定一个顶点作为图的一般中心其条件是该点离它本身的最远服务对象(包括顶点及各边(或弧)上的点)的距离达到极小值
夏天天天天天天天#·2024-09-14 12:48

提醒一下技术人，你是不是陷入局部最优了

首先看一张函数图像：函数图像很明显，这个函数最小值点在E点，而A、C、G是函数的局部极小值点。
ngu2008·2024-09-04 00:46

【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营

局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点，包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0，那如何判断呢？先请出我们损失函数：L(θ)，θ是模型中的参数的取值，是一个向量。
MoyiTech·2024-08-28 11:38

局部极小值与鞍点 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营

损失没有办法再下降，也许是因为收敛在了临界点，临界点包括局部极小值，局部极大值和鞍点（梯度是零且区别于局部极小值和局部极大值（localmaximum）的点）2，如果一个点的梯度接近于0，
千740·2024-08-27 09:23

为什么深度学习模型很难找到局部最优？

要理解这个概念，首先需要了解——对于一个多元函数，我们如何确定其极小值（局部最小值），也就是找到其局部最优。
蔡逸超·2024-02-12 11:30

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

训练过程是深度学习模型的关键要素之一，其目标是让定义的损失函数尽可能的小，也就是说找到一个参数解w和b，使得损失函数取得极小值。我们先做一个小测试：如图5所示
软工菜鸡·2024-02-12 10:14

深度学习入门--参数的优化算法

1.梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值，也可以沿梯度上升方向求解最大值。
我只钓小鱼·2024-02-11 03:53

《人机博弈》摘录（六）搜索引擎

Beta剪枝，父节点取极小值，剪除已确认较大的节点。实验数据表明负极大值算法不适合alpha-beta搜索。效率比极大极小值算法低。
不会游的海鸥·2024-02-09 21:06

2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题 求解！

问题一读取数据数据预处理数据分析数据变化趋势数据分布数据统计——均值、方差、极大极小值....数据相关性回归预测模型——XGBoost评价指标XGBoost框架使用划分数据集，80%训练数据和20%测试数据使用训练数据训练参数绘制决策树交叉验证问题二时间特征转换数据标准化集成学习
HHHTTY-·2024-02-01 10:08

牛顿法与拟牛顿法

拟牛顿法设无约束优化问题：min⁡f(x), x∈Rn\minf(x),{\kern1pt}\,x\in{R^n}minf(x),x∈Rn1牛顿法基本思想，通过泰勒二阶展开，通过对泰勒展开求导，并令其等于0，从而求得极小值
Nie_Xun·2024-01-31 13:28

alpha-beta剪枝五子棋c语言,五子棋AI算法第三篇-Alpha Beta剪枝

剪枝是必须的上一篇讲了极大极小值搜索，其实单纯的极大极小值搜索算法并没有实际意义。
Sench Galiedon·2024-01-30 16:42

Qt井字棋人机互博之Max-Min算法

自己对Max-Min算法的理解这个算法又叫做极大极小值算法，根据我粗略的研
Cuit小唐·2024-01-30 10:32

2019-03-28派森学习第129天

5种启发式算法：1首先要明白全局最小和全局极小值：2模拟退火算法的基本思想：在每一步都有一定概率接受比当前更差的结果，从而有助于跳出局部极小值，找到全局最小值。算法框图
每日派森·2024-01-28 16:25

极值点、驻点、拐点的区别-----专升本

一、定义不同1、极值点：若f(a)是函数f(x)的极大值或极小值，则a为函数f(x)的极值点，极大值点与极小值点统称为极值点。极值点是函数图像的某段子区间内上极大值或者极小值点的横坐标。
辣椒酱.·2024-01-27 03:33

【Python 数据分析】描述性统计：平均数（均值）、方差、标准差、极大值、极小值、中位数、百分位数、用箱型图表示分位数

目录简述/前言1.平均数（均值）、方差、标准差、极大值、极小值2.中位数3.百分位数4.用箱型图表示分位数简述/前言前面讲了数据分析中的第一步：数据预处理，下面就是数据分析的其中一个重头戏：描述性统计，
小邓在森林·2024-01-21 07:28

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

learningrate不易确定，如果选择过小的话，收敛速度会很慢，如果太大，lossfunction就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。
AI小白龙*·2024-01-17 22:08

西洋跳棋 java_GitHub - XuJiaoJie/ForeignCheckers: 一个西洋跳棋小游戏，写成桌面Java程序，实现了人机对战，对博弈树的遍历进行了极大极小值的alpha-bet.

ForeignCheckers一个西洋跳棋小游戏，写成桌面Java程序，实现了人机对战，对博弈树的遍历进行了极大极小值的alpha-beta剪枝算法进行优化功能进入游戏含游戏开始和游戏规则子项，点游戏开始则重新开始游戏
麦安安·2024-01-13 03:18

Gradient Descent补充

一种自然的思路是，初始时候我们的参数值位于离极小值点较远的地方，因此学习率可以大一些，随着训练进行参数渐渐靠近极小值
单调不减·2024-01-11 06:15

最优化考试之牛顿法

最优化考试之牛顿法一、牛顿法1.问题条件2.求解过程3.例子PS一、牛顿法1.问题条件目标函数f(x)f(x)f(x)，求极小值初始点x0x_0x0精度要求e（没有提就是近似0）2.求解过程求解一阶雅克比矩阵
bug别找我·2024-01-07 21:16

C++实现分水岭算法（Watershed Algorithm）

感兴趣的小伙伴们可以参考一下分水岭分割方法（WatershedSegmentation），是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆
有没有为使用的名字·2024-01-07 16:34

深度学习：鞍点以及如何跳出鞍点

最近阅读了有关鞍点得到文章，做了一下总结：鞍点的定义：鞍点（saddlepoint）的数学含义是：目标函数在此点上的梯度（一阶导数）值为0，但从该点出发的一个方向是函数的极大值点，而在另一个方向是函数的极小值点
Way_X·2024-01-06 12:03

DrGraph原理示教 - OpenCV 4 功能 - 膨胀腐蚀

腐蚀：取局部极小值替换中心值，可以断开两个连接在一起的物体。这个概念对于没太多理论支持的程序员来说
DrGraph·2024-01-05 08:09

简易机器学习笔记（六）不同优化算法器

假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB=xA-yA’xA的时候，xB实际上蹿到了极小值的右侧去了，当我们yC=xB-yB’xB的时候，我们求的yC又跑到极小值的左边去了，反正就是一直
Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

YACS（上海计算机学会竞赛平台）一星级题集——评委打分

题目描述许多比赛在计算选手得分平均数的时候，都会先去掉一个最高得分，再去掉一个最低得分，这样可以避免极大值与极小值对平均值的影响。
A3024857·2023-12-29 23:06

模型优化方法

在构建完模型后，通过一下几种步骤进行模型优化训练过程优化器随机梯度下降（SGD）优点：（1）每次只用一个样本更新模型参数，训练速度快（2）随机梯度下降所带来的波动有利于优化的方向从当前的局部极小值点跳到另一个更好的局部极小值点
alstonlou·2023-12-28 23:12

【MATLAB】史上最全的17种信号分解+FFT+HHT组合算法全家桶

EMD分解的主要步骤如下：将信号的局部极大值和极小值连接起来，形成一些局部极值包络线。对于每个局部极值包络线，通过线性插值得到一条平滑的包络线。然后将原信号减去该包络线，得到一条局部振荡的残差信号。
Lwcah·2023-12-27 11:29

【MATLAB】史上最全的25种信号分解算法全家桶

EMD分解的主要步骤如下：将信号的局部极大值和极小值连接起来，形成一些局部极值包络线。对于每个局部极值包络线，通过线性插值得到一条平滑的包络线。然后将原信号减去该包络线，得到一条局部振荡的残差信号。
Lwcah·2023-12-27 11:55

基于三维点云包围盒平面的圆柱体拟合方法

目录一、算法原理二、实现代码三、计算结果一、算法原理（1）三维点云数据集能够找到一个最大外包围盒将其包裹，具体步骤如下，首先找到坐标的极大值和极小值点，然后得到最大包围盒，极大值和极小值点构成外包围盒的对角点
点云处理·2023-12-24 00:23

海塞矩阵（Hessian matrix）全解

数值解求海塞矩阵有限差分来估计海塞矩阵自动微分技术来估计海塞矩阵原理代码实现详细版一行代码海塞矩阵海塞矩阵（Hessianmatrix）是一个包含二阶偏导数信息的方阵，通常在数学和计算机科学中具有多种应用场景，其中包括：优化问题：在优化算法中，海塞矩阵被用于确定函数的局部极小值点
网路末端遗传因子·2023-12-21 17:29

python图像二值化处理

具体实现是将大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化。根据阈值选取的不同，二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值。常见的
老歌老听老掉牙·2023-12-19 06:50

优化：一维搜索算法—黄金分割法

黄金分割法适用于[a.b]区间上的任何单峰函数求极小值问题，对函数除要求“单峰”外不做其他要求，甚至可以不连续。
小新学算法·2023-12-15 17:23

极小值极大值算法-井字棋

用极小值极大值算法写的井字棋：#include#include#defineCOM-1#defineMAN1#defineSTEP9#defineDRAW0#defineROW3#defineCOL3#
MeepoB·2023-12-03 12:11

函数单调性与凹凸性，极值和最值

函数在某个区间凹，两点函数值和的二分之一大于两点和的二分之一的函数值，如果相反，那么函数是凸的3.二阶导数大于0,则函数为凹函数;二阶导数小于零,函数为凸函数4.拐点：二阶导数等于0或不存在，凹凸性改变5.极大极小值
终极定律·2023-11-29 21:25

算法之选择排序

算法之选择排序简单选择排序选择排序每一趟两两比较大小，找出极值(极大值或极小值)并放置到有序区的位置。核心算法结果可为升序或降序排列，默认升序排列。以降序为例扩大有序区，减小无序区。
Runaway-·2023-11-29 18:52

模拟退火算法应用——求解二元函数的最小值（极小值）

仅作自己学习使用一、问题二、代码clearclcT1=cputime;xmax=5;xmin=-5;ymax=5;ymin=-5;L=20;%马尔科夫链长度dt=0.998;%降温系数S=0.02;%步长因子T=200;%初始温度TZ=1e-8;%容差Tmin=0.01;%最低温度P=0;%Metropolis接受准则中接受的点的个数PreX=rand*(xmax-xmin)+xmin;%（设置初
亲爱的老吉先森·2023-11-28 21:31

模拟退火算法应用——求解一元函数的最小值

仅作自己学习使用一、问题需求：计算函数的极小值，其中个体x的维数n=10，即x=(x1,x2,…,x10)，其中每一个分量xi均需在[-20,20]内。
亲爱的老吉先森·2023-11-28 21:30

存在感应雷达模块，毫米波雷达传感技术，人体呼吸心跳感应应用

与光波相比，毫米波雷达利用大气窗口(毫米波与亚毫米波在大气中传播时，由于气体分子谐振吸收所致的某些衰减为极小值的频率)传播时的衰减小，受自然光和热辐射源影响小。
飞睿科技·2023-11-28 05:28

python 线性规划全局最优解_介绍一个全局最优化的方法：随机游走算法(Random Walk)...

上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法——梯度下降法。这种方法对于求解精度不高的情况是实用的，可以用局部极小值近似替代全局最小值点。
weixin_39989190·2023-11-27 21:13

Java实现象棋算法

以下是一个简单的实现：搜索算法：使用极大极小值算法，即每个玩家都会做出最好的选择，考虑到对方也会做出最好的选择，所以需要搜索多层。
小筱在线·2023-11-23 15:21

基于BP神经网络的图像跟踪，基于BP神经网络的细胞追踪识别

编程代码效果结果分析展望摘要智能驾驶，智能出行是现代社会发展的趋势之一，其中，客量预测对智能出行至关重要，采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,解决了误差逆传播存在的收敛速度慢、全局范围搜索能力弱、容易陷入局部极小值等缺陷
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-21 19:05

【算法】桶排序

这里有一个序列，要对它升序排序916852\begin{array}{cc}9&1&6&8&5&2\end{array}916852我们找出这个序列中的极大值和极小值，为999和111，然后平均地将区间
OIer-zyh·2023-11-21 06:15

OpenCV.腐蚀与膨胀

所谓膨胀即输入图像与结构元素进行卷积计算，取局部极大值来替代中心值；而腐蚀则为取局部极小值替换中心值。
kicinio·2023-11-20 20:15

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

假设函数：更为一般的表达式：（1）似然函数：（2）对数似然函数：如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择最小化负的对数似然函数（3）对J(w)求极小值，对求导（4）上述中表示第i个样本的第
weixin_30279671·2023-11-11 17:39

SPSS数据分析之描述性统计、区间估计与假设检验【操作详解】

（3）描述性统计分析结果范围统计为极大值与极小值之间的范围；标准差为平均值的标准偏差；偏度与峰度统计结果。
Chung丶无际鹰·2023-11-10 04:33

SPASS-描述性分析

将身高移入变量结果展示：表中分析变量“身高”的个案数、所有个案中的极大值、极小值、均值、标准差及偏度和峰度
世润·2023-11-10 04:01

人工智能： 一种现代方法 第五章 对抗搜索

文章目录前言人工智能：一种现代方法第五章对抗搜索5.1博弈5.2博弈中的决策优化5.2.1极大极小值搜索5.2.2多人博弈5.3alpha-beta剪枝5.4实时决策5.5随机博弈本章小结前言人工智能：
一只大小菜·2023-11-08 19:43

[学习笔记] 伸展树splay详解+全套模板+例题[Luogu P3369 【模板】普通平衡树]

文章目录引入概念全套模板变量声明update==rotate旋转==splay操作insert插入delete删除查找x的位置查找第k大前驱/后继极小值-inf和极大值inf的作用例题：P3369【模板
ikrvxt·2023-11-06 06:59

Python机器学习算法入门教程（第二部分）

机器学习算法入门教程（第一部分）中的第六部分：线性回归：损失函数和假设函数一节，从数学的角度解释了假设函数和损失函数，我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线，因此就需要将损失函数的偏差值减到最小，我们把寻找极小值的过程称为
别致的SmallSix·2023-11-05 11:57

“凸函数”是什么？

在最优化研究中，凸函数的最小化问题有唯一性，即凸开集上的严格凸函数，至多只有一个极小值。凸函数的图像上任取两
PS Ma·2023-11-05 09:36

T5-网络设计的技巧

梯度下降在训练过程中，经常会遇到梯度为0的情况，可能并不是我们想要的结果，我们只想要得到梯度极小值。根据泰勒展开来进行判断属于哪一个类别。数学原理将数据分成各个batch来计算最终参数。
Kairk996·2023-11-01 08:27
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