梯度下降优化算法

无人机航迹规划（五）：七种元启发算法（DBO、LO、SWO、COA、LSO、KOA、GRO）求解无人机路径规划（提供MATLAB代码）

一、七种算法（DBO、LO、SWO、COA、LSO、KOA、GRO）简介1、蜣螂优化算法DBO蜣螂优化算法（Dungbeetleoptimizer，DBO）由JiankaiXue和BoShen于2022
优化算法MATLAB与Python·2024-01-25 07:48

基于蛙跳优化的神经网络数据预测matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述通过蛙跳优化算法，优化神经网络的权值参数，然后使用优化后的神经网络模型对数据进行预测，输出预测曲线
软件算法开发·2024-01-25 07:48

蚁群优化算法（ACO）

1996年发表的《Antsystem:optimizationbyacolonyofcooperatingagents》奠定了蚁群优化算法的基础。
陈天伟老师·2024-01-25 04:51

基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1KNN分类器基本原理4.2特征选择的重要性4.3蝗虫优化算法（GOA）5.完整程序1.程序功能描述基于蝗虫优化的KNN
软件算法开发·2024-01-25 03:00

利用梯度下降实现线性拟合

作业要求本作业题要求使用线性拟合，利用梯度下降法，求解参数使得预测和真实值之间的均方误差（MSE）误差最小。
Metaphysicist.·2024-01-24 23:31

插入排序

插入排序在插入的时候，有优化算法，在遍历有序序列找正确位置时，可以采取二分查找插入排序的时间复
酷小洋·2024-01-24 17:02

机器学习实验2——线性回归求解加州房价问题

文章目录实验内容数据预处理代码缺失值处理特征探索相关性分析文本数据标签编码数值型数据标准化划分数据集线性回归闭合形式参数求解原理梯度下降参数求解原理代码运行结果总结实验内容基于CaliforniaHousingPrices
在半岛铁盒里·2024-01-24 16:26

车联网平台如何提高主动发现能力浅谈

同时，根据实际需求不断优化算法和模型，提高检测准确率和实时性。预警与通
MarkHD·2024-01-24 15:21

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f(x)的误差和E(θ)函数，可以变成通用的函数形式，从而E(θ)只需要关注其参数θ0,θ1...的不同，而找到其最小值1.4调整参数θ0，θ1...，试图找到f(x)的误差和函数E(θ)的最小
奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

【数学建模】智能算法

文章目录模拟退火算法简介算法流程及应用算法流程算法应用遗传算法遗传算法的原理遗传算法应用模型及算法模型求解人工神经网络概述人工神经元激活函数基本模型感知器BP神经网络RBF神经网络应用智能算法，也称现代优化算法模拟退火算法简介材料统计力学观点
自律版光追·2024-01-24 11:06

深度学习|拉格朗日对偶及KKT条件推导

风光等分布式能源出力和负荷的不确定性（即源荷不确定性）形成了电力系统方向的研究热点，每个研究人员都试图通过自己的方法将研究推进的更深入一些，在理论研究的深层次上，离不开鲁棒优化，包括两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化算法等
科研工作站·2024-01-24 08:13

【AI理论知识】EM算法

基本定义期望最大化算法（Expectation-Maximization，EM算法）是一种用于估计包含潜在变量的概率模型参数的迭代优化算法。
资料加载中·2024-01-24 07:35

pytorch（三）反向传播

文章目录反向传播tensor的广播机制反向传播前馈过程的目的是为了计算损失loss反向传播的目的是为了更新权重w，这里权重的更新是使用随机梯度下降来更新的。
@@老胡·2024-01-24 06:26

Optional Lab: Feature scaling and Learning Rate (Multi-variable)

GoalsInthislabyouwill:利用先前lab中的多维特征例程在具有多维特征的数据集上运行梯度下降探索学习率learningratealpha对梯度下降的影响通过使用z-score归一化的特征放缩来提高梯度下降的性能
gravity_w·2024-01-24 04:10

VRPTW（MATLAB）：灰狼优化算法GWO求解带时间窗的车辆路径问题VRPTW（提供参考文献及MATLAB代码）

一、VRPTW简介带时间窗的车辆路径问题(VehicleRoutingProblemwithTimeWindows,VRPTW)是车辆路径问题(VRP)的一种拓展类型。VRPTW一般指具有容量约束的车辆在客户指定的时间内提供配送或取货服务，在物流领域应用广泛，具有重要的实际意义。带时间窗的车辆路径问题是指在给定一组客户需求和一组车辆的情况下，找到一条最优路径，使得每个客户的需求都能在规定的时间窗内
优化算法MATLAB与Python·2024-01-24 03:43

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

语义分割常用评价指标

这对于进一步优化算法效率和质量也很重要。希望能够帮助更多学习者和研究人员掌握语义分割中的评估核心概念。也欢迎大家在实践和理论研究上互相讨论,共同
Metaphysicist.·2024-01-23 23:30

【MATLAB源码-第121期】基于matlab的斑马优化算法(ZOA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述斑马优化算法（ZebraOptimizationAlgorithm，简称ZOA）是一种模仿斑马群体行为的优化算法。
Matlab程序猿·2024-01-23 17:18

【PyTorch】6.Learn about the optimization loop 了解优化循环

训练模型是一个迭代过程；在每次迭代中，模型都会对输出进行猜测，计算其猜测中的误差（损失），收集相对于其参数的导数的误差（如我们在上一节中看到的），并使用梯度下降优化这些参数。有关此过程的
冰雪storm·2024-01-23 10:44

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程

前向传播1.数据流动：输入到输出2.加权和与激活3.示例：简单网络的前向传播四、损失函数与性能评估1.损失函数的定义与重要性2.常见的损失函数类型3.评估模型性能的指标4.性能评估的实际应用五、反向传播与梯度下降
机智的小神仙儿·2024-01-23 07:40

优化算法--李沐

目录1.1梯度下降1.2随机梯度下降1.3小批量随机梯度下降1.4冲量法1.5Adam损失值也就是预测值与真实值之间的差值是f(x)，x是所有超参数组成的一条向量，c是可以限制的，比如说权重大于等于0。
sendmeasong_ying·2024-01-23 06:27

零基础"机器学习"自学笔记|Note5:多变量线性回归

增添更多特征后，我们引入一系列新的注释：n代表特征的数量为四维列向量支持多变量的假设h表示为：这个公式中有个n+1个参数和n个变量，为了使得公式能够简化一些，引入X0=1，则公式转化为：公式可以简化:5.2多变量梯度下降与单变量线性回
木舟笔记·2024-01-23 04:32

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)

马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三
wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

优化算法matlab实现（三十一）阿基米德算法matlab实现

1.代码实现不了解阿基米德算法可以先看看优化算法笔记（三十一）阿基米德算法实现代码前需要先完成优化算法matlab实现（二）框架编写中的
stronghorse·2024-01-22 16:44

Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification

现有的verbalizer大多由人工构建或者基于梯度下降进行搜索得到，不足在于标签词的覆盖范围小、存在
Navajo_c·2024-01-22 12:23

python使用scipy.optimize.least_squares进行最小二乘优化

least_squares(fun,x0,method='trf',loss='linear',args=(),kwargs={})fun(x,*args,**kwargs)是残差计算函数method是优化算法
simple_whu·2024-01-22 11:49

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值如下图
蹲家宅宅·2024-01-22 10:12

深度学习记录--Adam optimization algorithm

Adam优化算法momentum和RMSprop的结合初始化参数：先进行momentum过程：然后进行RMSprop过程：接着进行偏差修正：,,最后更新权重：超参数的设置一般地，学习率需要经过多次调试之后才可得到其他超参数一般设置为
蹲家宅宅·2024-01-22 10:12

深度学习记录--RMSprop均方根

RMSprop(rootmeansquareprop)减缓纵轴方向学习速度，加快横轴方向学习速度，从而加速梯度下降方法：原理：不妨以b为纵轴，w为横轴(横纵轴可能会不同，因为是多维量)为了让w梯度下降更快
蹲家宅宅·2024-01-22 10:42

深度学习记录--Momentum gradient descent

Momentumgradientdescent正常的梯度下降无法使用更大的学习率，因为学习率过大可能导致偏离函数范围，这种上下波动导致学习率无法得到提高，速度因此减慢(下图蓝色曲线)为了减小波动，同时加快速率
蹲家宅宅·2024-01-22 10:11

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-22 08:13

回归预测 | Python基于ALO-BiGRU蚁狮优化算法优化双向BiGRU多变量回归预测+适应度曲线+多个评价指标

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍ALO算法是Mirjalili于2015提出的一种新型元启发式群智能算法。由于引入了随机游走、轮盘赌策略及精英策略，使得ALO算法成为一种种群多样、寻优性能强、调节参数少、易于实现的搜索技术python代码优化参数：filter,unints1,units2，学习率1、输入为多变量，输出为单变量2、python程序3、数据更换简单：更改excel
机器学习之心·2024-01-22 08:12

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-梯度下降

课程：吴恩达机器学习此篇我们将学习梯度下降算法，我们之前已经定义了代价函数J，梯度下降法可以将代价函数J最小化。梯度下降是很常用的算法，他不仅被用在线性回归上，还被广泛应用与机器学习的众多领域。
jenye_·2024-01-21 22:01

2022-04-28 「167. 两数之和 II - 输入有序数组」

这个时候开始考虑优化算法，二分法的思路是，先找到第一个数，然后用target减去它，去找第二个数。但是双指针更简单，一次遍历即可，因
柠香萌萌鸡·2024-01-21 22:40

Day 4: 优化算法

1.GradientDecent把所有的训练样本丢进去训练一次之后，把W和b更新一次，然后重复这个过程，具体重复多少次就看我们的“迭代次数”是多少。“把所有训练样本过一遍”为一个epoch2.Mini-batchGD我们训练的时候，跑完一个mini-batch就把W和b更新一次，这样的的话，在一个epoch中，我们就已经把参数更新了多次了！虽然每一步没有batchGD的一步走的准，但是我多步加起来
andyjkt·2024-01-21 21:45

Improving Deep Neural Network学习笔记

参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习（吴恩达老师的课程）中，提升深度神经网络的一些方法，包括超参数的调整、
佳雨初林·2024-01-21 17:42

无人机航迹规划（二）：七种元启发算法（DBO、LO、SWO、COA、LSO、KOA、GRO）求解无人机路径规划（提供MATLAB代码）

一、七种算法（DBO、LO、SWO、COA、LSO、KOA、GRO）简介1、蜣螂优化算法DBO蜣螂优化算法（Dungbeetleoptimizer，DBO）由JiankaiXue和BoShen于2022
优化算法MATLAB与Python·2024-01-21 17:37

干货|数学建模必考的四大模型

，A题考察优化算法比较多，近五年国赛A题考察的题型参考如下：B题B题难度一般介于A题和C题之间，题型一般不固定，
spssau·2024-01-21 17:56

无人机航迹规划（四）：七种元启发算法（DBO、LO、SWO、COA、LSO、KOA、GRO）求解无人机路径规划（提供MATLAB代码）

一、七种算法（DBO、LO、SWO、COA、LSO、KOA、GRO）简介1、蜣螂优化算法DBO蜣螂优化算法（Dungbeetleoptimizer，DBO）由JiankaiXue和BoShen于2022
优化算法MATLAB与Python·2024-01-21 15:47

无人机航迹规划（一）七种元启发算法（DBO、LO、SWO、COA、LSO、KOA、GRO）求解无人机路径规划（提供MATLAB代码）

一、七种算法（DBO、LO、SWO、COA、LSO、KOA、GRO）简介1、蜣螂优化算法DBO蜣螂优化算法（Dungbeetleoptimizer，DBO）由JiankaiXue和BoShen于2022
优化算法MATLAB与Python·2024-01-21 15:17

无人机航迹规划（三）：七种元启发算法（DBO、LO、SWO、COA、LSO、KOA、GRO）求解无人机路径规划（提供MATLAB代码）

一、七种算法（DBO、LO、SWO、COA、LSO、KOA、GRO）简介1、蜣螂优化算法DBO蜣螂优化算法（Dungbeetleoptimizer，DBO）由JiankaiXue和BoShen于2022
优化算法MATLAB与Python·2024-01-21 15:17

24号资源——程序：电力系统程序集合已提供下载资源

24号资源：程序集合包含17个程序（经典电力系统经济调度程序；2解决带储；3智能微电网PSO优化算法；微电网调度等等见资源描述）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download
电网论文源程序·2024-01-21 15:55

智能算法 | Matlab实现改进黑猩猩优化算法SLWCHOA与多个基准函数对比与秩和检验

智能算法|Matlab实现改进黑猩猩优化算法SLWCHOA与多个基准函数对比与秩和检验目录智能算法|Matlab实现改进黑猩猩优化算法SLWCHOA与多个基准函数对比与秩和检验预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述
机器学习之心·2024-01-21 14:56

深度学习中的优化算法

本文尝试通过一个框架来梳理深度学习中的常用优化算法，即从SGD到NAdam。整体框架我们设待学习参数为w,目标函数为f(w)，初始学习率为α。
小蛋子·2024-01-21 14:27

【GRU时序预测】基于门控循环单元GRU实现时间序列预测附matlab代码

更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍提出的预测模型采取分时序分段策略,将结果送入门控循环单元(GRU)以挖掘其中的时序信息
matlab科研助手·2024-01-21 10:44

人工智能技术的优势有哪些

自动化和智能化：人工智能可以自动化执行复杂的任务和流程，同时，通过学习和优化算法，人工智能可以不断提高自身的性能和准确性，实现智能化的决策和操作。
人工智能技术与咨询·2024-01-21 08:20

pytorch（二）梯度下降算法

文章目录优化问题梯度下降随机梯度下降在线性模型训练的时候，一开始并不知道w的最优值是什么，可以使用一个随机值来作为w的初始值，使用一定的算法来对w进行更新优化问题寻找使得目标函数最优的权重组合的问题就是优化问题梯度下降通俗的讲
@@老胡·2024-01-21 08:02

机器学习_通过梯度下降找到最佳参数

文章目录训练机器要有正确的方向凸函数确保有最小损失点梯度下降的实现学习速率也很重要训练机器要有正确的方向所谓训练机器，也称拟合的过程，也就是确定模型内部参数的过程。
you_are_my_sunshine*·2024-01-21 06:17

cs231n assignment1——SVM

CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化，减去均值（也可以再除以方差）svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失，用拉格朗日法列hinge损失函数利用随机梯度下降法优化
柠檬山楂荷叶茶·2024-01-21 06:15

【机器学习300问】13、学习率曲线有什么作用？

学习率是优化算法中的一个重要超参数，它决定了模型在梯度下降过程中权重更新的步伐大小。如果学习率设置得过高，可能会导致训练过程跳过最优解，甚至发散
小oo呆·2024-01-21 06:45
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