Java性能优化方法第35页

Loss优化方法：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

1.SGDBatchGradientDescent在每一轮的训练过程中，BatchGradientDescent算法用整个训练集的数据计算costfuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新：Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)优点:costfuction若为凸函数，能够保证收敛到全局最优值；若为非凸函数，能够收敛到局部最优值缺点:由于每轮迭代都需要在整个数据集上计算一次，所以批

daisyyyyyyyy·2022-12-08 08:32

辨析梯度下降

完整代码已上传至：github完整代码一、梯度下降（GradientDescent,GD)1.1梯度下降的本质梯度下降法是一种参数优化方法。

草莓酱土司·2022-12-08 08:57

【数学与算法】非线性最小二乘法的解法【最速梯度下降法】、【牛顿法】、【高斯牛顿法】、【LM算法】

如果不明白线性和非线性，可参考这篇博客：线性最小二乘和非线性最小二乘这篇博客的后面有讲到几种优化方法(最速梯度下降法、牛顿法、高斯牛顿法，LM算法)，很容易记住，不像其他的公式推导那么生硬：BundleAdjustment

Mister Zhu·2022-12-08 07:12

Levenberg-Marquardt算法

设函数建立了参数向量估计的测量向量的关系.现在有初始的参数估计和测量向量,想找到一个向量最好满足函数关系.即最小化平方距离.LM算法的思想是在信赖域内线性逼近.对于一个小的,泰勒展开得到近似值.[1]是雅克比矩阵.像所有的非线性优化方法一样

chill_chill·2022-12-08 07:40

Hopfield神经网络的应用

步骤：（1）设计DHNN结构（2）设计连接权矩阵（3）测试（1）设计DHNN结构（2）设计连接权矩阵（3）测试Hopfield神经网络优化方法1985年，霍普菲尔德和塔克（D.W.Tank）应用连续Hopfield

小段学长·2022-12-08 00:09

最优化方法——QR Factorization

最优化方法——QRFactorization前言一、QR分解二、QR分解方法1.GSQR2.修正的GSQR3.Householder三、性能比较总结肝！

显然易证·2022-12-08 00:05

基于pytorch模型剪枝的实现（极大的减少模型计算参数加快模型运行速度）

深度模型剪枝实现以及一些网络优化技巧模型剪枝：LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming(ICCV2017).基于论文的代码复现以及拓展：在网络上中加入其它优化方法最强深度学习优化器

Carlosi·2022-12-07 22:19

机器学习实战——Logistic回归

目录一.Logicstic回归的一般过程1.logicstic：2.sigmoid函数2.1：Logicstic回归：分类问题2.2Logicstic回归：极大似然法二.基于最优化方法的最佳回归系数确定

SUGA没有R·2022-12-07 17:49

机器学习——logistic回归

机器学习——logistic回归基础概念分类问题与回归问题Sigmoid函数基于最优化方法的最佳回归系数确定问题引出极大似然估计梯度上升算法梯度下降算法代码实现总结Logistic回归算法，又叫做逻辑回归算法

摆脱咸鱼·2022-12-07 17:10

【超全面】机器学习中的超参优化方法总结

目录1.什么是超参数2.超参数类型3.主流超参优化方法（1）手动调参缺点:python代码：（例子）手动调参参数的重要性顺序超参具体如何影响模型性能超参合适的范围（2）网格搜索缺点：python代码：（

allein_STR·2022-12-07 13:11

算法实习准备之三：（优化方法）梯度下降/正则化(过拟合)/激活函数

算法实习准备之三机器学习算法复习（一）深度学习的优化深度学习优化的困难和挑战梯度爆炸梯度消失梯度下降的基本方法批梯度下降BGD随机梯度下降SGD动量法Momentum自适应学习率算法AdagradAdam自适应矩估计正则化过拟合overfitting与欠拟合如何判断过拟合参数范数惩罚L1正则化L2正则化L1和L2的区别Dropout神经网络的激活函数sigmoidtanhReLU机器学习算法复习（

雾容·2022-12-07 12:14

【Tensorflow学习二】神经网络优化方法学习率、激活函数、损失函数、正则化

文章目录预备知识tf.wheretf.random.RandomState.rand()返回一个[0,1)之间的随机数np.vstack()将数组按照垂直方向叠加np.mgrid[]np.ravel()np.c_[]一起使用可以生成网格坐标点复杂度、学习率复杂度指数衰减学习率激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLu激活函数LeakyReLu激活函数损失函数均方误差交叉熵损失函数自定义

Chen的博客·2022-12-07 12:12

机器学习实战——logistic回归

目录一、Logistic回归介绍1.Logistic回归的一般过程2.Logistic回归的特点二、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类三、基于最优化方法的最佳回归系数确定1.梯度上升法2

weixin_46120403·2022-12-07 00:51

《机器学习实战》—— Logistic 回归

文章目录一、Logistic回归二、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类三、梯度上升算法四、基于最优化方法的最佳回归系数确定4.1查看数据的分布情况4.2训练算法：使用梯度上升找到最佳参数

LiaoNanan·2022-12-07 00:46

遗传算法（Genetic Algorithm）

它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、

明之季·2022-12-06 22:45

遗传算法的简介与应用详细过程

遗传算法的简介与应用-子木的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/49055485写在前面遗传算法是通过大量备选解的变换、迭代和变异，在解空间中并行动态地进行全局搜索的最优化方法

子木呀·2022-12-06 22:15

遗传算法

它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是

松鼠录·2022-12-06 22:45

深度学习优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）

作者丨ycszen来源｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270编辑丨极市平台导读本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较。

Tom Hardy·2022-12-06 13:08

李宏毅2022《机器学习/深度学习》——学习笔记（5）

文章目录优化方法CNNCNN和全连接神经网络的区别感受野共享参数CNN和全连接神经网络的总结PoolingCNN流程自注意力机制自注意力机制解决的问题输入是一组向量的例子输入是一组向量时输出的可能自注意力机制核心思想自注意力机制具体细节

dotJunz·2022-12-06 11:05

深度学习入门学习笔记之——深度学习

1、加深网络关于神经网络，我们已经学了很多东西，比如构成神经网络的各种层、学习时的有效技巧、对图像特别有效的CNN、参数的最优化方法等，这些都是深度学习中的重要技术。

前丨尘忆·梦·2022-12-06 11:54

【深度学习】自编码器（AutoEncoder）

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），利用输入数据XXX本身作为监督，来指导神经网络尝试学习一个映射关系，从而得到一个重构输出XRX^RXR。在时间序列异常检测场景下，异

赵孝正·2022-12-06 10:47

数学建模国赛/美赛常见赛题类型及建模方案（纯干货）

：2，主客观评价问题的区别3，如何选择合适的评价方法二，预测类赛题1，预测类赛题的基本解题步骤2，预测类问题的区别3，如何选择合适的预测方法三，优化类赛题1，优化类赛题的基本解题步骤2，如何选择合适的优化方法总体来说

喜欢吃豆·2022-12-06 10:55

FPGA设计高级技巧（一）

接下来将从fpga逻辑设计的基本指导原则和代码优化方法进行学习；比如时钟域处理、如何进行速度和面积的互换和优化等等；实际应用中需要从FPGA硬件电路设计开始。fpga工程师在对设计

kawhi Young·2022-12-06 07:20

机器学习之Logistic回归简单实例

这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集，因此，logistic训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化方法.例如：在两个类的情况下，函数输出0或1，这个函数就是二值型分类器的

CHRN晨·2022-12-06 07:58

机器学习（五）logistic回归

目录1.Logistic回归概述1.1Sigmoid函数1.2基于最优化方法的最佳回归系数确定1.2.1极大似然估计1.2.2梯度上升法1.2.3梯度下降算法2.Logistic实例分析2.1准备数据2.2

Ag11·2022-12-06 07:51

QP优化方法（凸优化问题）

QP问题为二次规划问题：minimize:12xTP0x+q0Tx+r0minimize:{1\over2}x^TP_0x+q_0^Tx+r_0minimize:21xTP0x+q0Tx+r0subjcetto:q0Tx+r0≤0,i=1,2...msubjcetto:q_0^Tx+r_0\leq0,i=1,2...msubjcetto:q0Tx+r0≤0,i=1,2...mAx=bAx=bAx=

秃头队长·2022-12-05 23:21

机器学习——Logistic回归

目录一、Logistic基本概念1.1Logistic回归1.2Logistic分布1.3基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类二、基于最优化方法的最佳回归系数确定2.1极大似然估计2.2梯度上升法

装进了牛奶箱中·2022-12-05 22:49

【Hbase】第一章——从原理剖析

Region1.3Region的定位2.HBase运行机制2.1HBase系统架构2.2Region服务器工作原理2.3Store工作原理2.4HLog工作原理3.HBase应用方案3.1HBase实际应用中的性能优化方法

mossloo·2022-12-05 17:41

最优化理论笔记及期末复习（《数值最优化》——高立）

目录一、预备知识二、无约束最优化方法的基本结构三、凸集和凸函数四、负梯度方法和Newton型方法五、共轭梯度法六、约束最优化问题的最优性理论七、罚函数方法八、期末复习8.1知识点复习8.2习题复习8.3

卡拉比丘流形·2022-12-05 16:22

深聊MySQL，从入门到入坟之：如何优化数据导入？

数据导入优化方法1、一次插入多行数据1.1准备测试表及数据1.2导出一条SQL包含多行数据的数据文件1.3导出一条SQL只包含一行数据的数据文件1.4导入时间的对比1.5结论2、关闭自动提交2.1对比开启和关闭自动提交的效率

Carl_奕然·2022-12-05 13:22

最优化方法解决计算机算法问题,最优化问题求解之：遗传算法

遗传算法的手工模拟计算示例为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各个主要执行步骤。例：求下述二元函数的最大值：(1)个体编码遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所以必须把变量x1,x2编码为一种符号串。本题中，用无符号二进制整数来表示。因x1,x2为0~7之间的整数，所以分别用3位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型

陈六六的成长笔记·2022-12-05 11:18

【微电网优化】基于粒子群实现IEEE33节点配电网系统中接入5个微电网的最优注入功率优化附matlab代码

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⛄内容介绍以分布式电源接入配电网运行时产生的有功网损最小并能改善电压质量为目标,提出将自然选择机理与粒子群算法相结合的配电网无功优化方法

matlab科研助手·2022-12-05 10:04

R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法

确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。一个简单且流行的解决方案包括检查使用分层聚类生成的树状图，以查看其是否暗示特定数量的聚类。不幸的是，这种方法也是主观的。【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分

拓端研究室TRL·2022-12-05 09:53

【基于python实现pca降维算法】

不涉及该算法的原理及优化方法，然后利用生成的测试数据对聚类算法进行验证。

小白粉·2022-12-05 08:22

Java性能优化指南，Alibaba内部手册，让你的程序又快又稳！

前不久公司新入职了一个从阿里出来的同事，本以为能跟着学习一下大厂的经验，没想到被反秀了一手！事情是这样的：入职的第一天，这位仁兄就开始了自愿加班，我们虽然反感但还是没说什么，公司也没有什么事当然是准点下班了。半个月后，这位仁兄就搞出了一件大事——把现在的项目性能优化了一遍，直接给公司节省了将近一半的成本，老板了解后直接给他安排了一手升职加薪。结果就是老板和这位同事都高兴了，我们懵逼了~内卷终究还是

肥肥技术宅·2022-12-05 08:47

【ASE学习】-测量石墨烯结构的碳碳键平均键长

测量石墨烯结构的碳碳键平均键长团簇结构平均键长测量误差分析团簇结构本文使用ASE测量下面团簇结构的碳碳键键长，用于验证结构优化方法是否合理。

electrochemjy·2022-12-05 07:03

[pytorch学习笔记] 使用pytorch 搭建自己的网络

目录数据预处理加载训练集和测试集查看迭代器中的图片使用GPU训练搭建自己的网络定义损失函数定义优化方法SGD随机梯度下降开始训练可视化训练误差和测试误差模型的保存测试参考完整源码：https://github.com

是安澜啊·2022-12-04 20:02

人工智能论文术语集27

注：术语来源请参照《人工智能论文术语集》术语内容mixedattentionblock混合注意力模块～convBERT的优化方法之一，将原生的attention和基于跨度的动态卷积做cat操作Bottleneckdesignforself-attention

从416到北京的ZMZ·2022-12-04 18:10

(十)再探反向传播和神经网络优化

神经网络的模型3.神经网络中的参数更新初探3.1随机查找取最优3.2局部随机查找参数更新3.3沿着梯度反方向更新4.链式法则与反向传播5.梯度方向的参数更新策略6.学习率退火6.1学习率衰减策略基础6.2二阶优化方法

恒友成·2022-12-04 14:29

奋斗中的研究僧·2022-12-04 13:07

YOLO系列优化策略与电力巡检案例

目录前言一、PP-YOLO深度解析YOLOv3及优化模型PP-YOLO深度解析PP-YOLO模型结构二、YOLO优化策略详解0.目标检测模型优化方法1.YOLOv3-DarkNet53优化2.PP-YOLO

荪荪·2022-12-04 11:18

深度学习学习笔记

关于神经网络的参数更新与反向传播比较容易理解关于提升模型训练效果先看损失函数的值：若大，则提升模型复杂度，或改进模型参数优化方法；若小，则看测试集损失函数的值，若大，则是overfitting或者是mismatch

RicardoOzZ·2022-12-04 07:07

遗传算法(GA)

它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。

xiaozhang2019·2022-12-03 20:36

智能优化算法：遗传算法（GA）

它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。

离陌lm·2022-12-03 20:05

代理模型

转自：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BB%A3%E7%90%86%E6%A8%A1%E5%9E%8B代理模型是工程问题中常用的一个优化方法。

zhao_crystal·2022-12-03 19:56

《强化学习》第四章动态规划

4.4价值迭代例4.3赌徒问题练习4.8练习4.9（编程）练习4.104.5异步动态规划4.6广义策略迭代4.7动态规划的效率4.8本章小结动态规划（DynamicProgramming，DP）是一类优化方法

草帽KIKI·2022-12-03 12:03

私藏！资深数据专家SQL效率优化技巧 ⛵

本文给大家梳理集中效率优化方法，这也是数据岗面试的高频问题哦！

·2022-12-03 12:06

PyTorch学习笔记02

接下来选择模型，并设定损失函数和优化方法，以及对应的超参数（当然可以使用sklearn这样的机器学习库中模型自带的损失函数和优化器）。最后用模型去拟合训练集数据，并在验证集/测试集上计算模型表现。

Shannon_Lau·2022-12-03 04:20

自编码器的理解与应用

是一种无监督学习，基于反向传播算法和最优化方法，利用数据x本身作为监督来指导神经网络学习一个映射关系h,得到一个重构输出y。这个y近似等于x。自编码器可以理解为试图让输出和输入一样的神经网络。

dlut0427·2022-12-03 04:17

idea 优化_IntelliJ idea 卡顿优化技巧 Windows

jconsole监控fullgc频率JConsole是一个内置Java性能

weixin_39573822·2022-12-02 23:36

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