QOS&网络优化第11页

神经网络优化设置方案,神经网络求解优化问题

1、神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法

普通网友·2022-11-04 11:02

基于遗传算法的BP神经网络优化算法（附代码）

BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中的最精华、最完美的部分，由于其简单的结构，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用，但是也存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网络训练的影响很大，但是又无法准确获得，针对这些特点可以采用遗传算法对神经网络进行优化。案例问题描述这里以

小潘爱上编程·2022-11-02 09:46

深度强化学习中应用图神经网络优化无线网络路由

摘要目前,无线传感器网络(WSN)中的流量正以极快的速度增长,消耗越来越多的网络资源。这无疑会影响WSN的传输性能。良好高效的路由技术是解决这一问题的关键技术之一。受限于动态网络状态，传统路由技术面临性能下降、学习能力不足等问题。相比之下，具有决策和在线学习能力的深度强化学习（DRL）在面对路由优化问题时效果更好。DRL可以通过强化学习机制和深度神经网络在线或离线学习路由策略。然而，现有的基于DR

小蜗子·2022-10-31 11:41

机器学习期末考试多选题

1.神经网络优化计算存在的问题有（ABC）。A.解的不稳定性B.参数难以确定C.难以保证最优解D.能量函数存在大量局部极大值2.下列Python数据类型中，可变数据类型是（AC）。

kylinmin·2022-10-30 18:44

网络优化（二）——梯度下降

文章目录1.AdaGrad2.动量梯度下降2.1指数加权平均2.2偏差修正2.3动量梯度下降3.RMSprop4.Adam优化5.梯度消失和梯度爆炸5.1现象描述5.2解决方案梯度下降算法时机器学习、深度学习中常用的找到最优参数的方法，由于梯度下降的参数更新方式的多种，也就产生了不同的梯度下降方法，这些方法中较好的方法能够更快的将参数迭代优化，下面我来介绍一下几种梯度下降的方法。1.AdaGrad

Suppose-dilemma·2022-10-30 17:32

【TensorFlow 学习】神经网络的优化——2.学习率的设定

如果学习率过小，虽然能收敛，但是神经网络优化的速度会很慢。学习率设置方法指数衰减法通过指数衰减的方法设置梯度下降算

Wonder233·2022-10-30 17:58

网络优化（一）——学习率调整

文章目录1.非凸优化1.1鞍点1.2最小值2.学习率调整介绍3.学习率衰减4.学习率预热5.周期性学习率调整5.1循环学习率5.2带热重启的随机梯度下降1.非凸优化1.1鞍点在高维空间中，非凸优化的难点并不在于如何逃离局部最优点，而是如何逃离鞍点。鞍点的梯度是0，但是在一些维度上是最高点，在另一些维度上是最低点。在高维空间中，局部最小值要求在每一维度上都是最低点，这种概率非常低．假设网络有1000

Suppose-dilemma·2022-10-30 17:26

各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法

在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。什么是优化算法？优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的，基于这些参数，就形成了损失

区块链斜杠青年·2022-10-27 18:31

TPH-YOLOv5 | 基于Transformer的YOLOv5小目标检测器 | 四头加注意力

由于无人机总是在不同的高度航行，物体尺度变化剧烈，给网络优化带来了负担。此外，高速和低空飞行会在密集的物体上带来运动模糊，这给物体识别带来了很大的挑战。为了解决上述两个问题，我

迪菲赫尔曼·2022-10-25 07:51

神经网络优化的步骤以及常用的神经网络优化器

永不言败_never say never·2022-10-22 07:23

神经网络优化器

本博客介绍了神经网络训练过程中的常见优化策略，并进行了分析和对比，包括梯度下降、小批量梯度下降、动量梯度下降、RMSProp、Adam等。下面贴出的代码地址能帮助读者更详细地理解各优化器的实现过程，原理和功能。代码地址：https://github.com/SkalskiP/ILearnDeepLearning.py神经网络陷阱：（1）局部极小值：优化器极易陷入局部极小值从而无法找到全局最优解。（

心上木目·2022-10-22 07:13

【通信】基于matlab粒子群算法5G物联网云网络优化【含Matlab源码 2160期】

一、简介1引言5G技术被大众所熟知之后，边缘计算也成了各行业关注的重点。最初的边缘计算概念是在2014年提出，到了2016年就拓展到了接入边缘，目前基本被定义为靠近用户边缘的、包含多种技术的接入网络，能够提供比较稳定的IT业务环境以及云计算能力，属于综合性较强的系统。边缘计算的工作原则就是为用户提供更加优质的服务，主要目的在于降低时延以及宽带限制等。2分布式网络云构架随着自媒体和虚拟现实等行业业务

海神之光·2022-10-18 14:30

BP神经网络预测matlab代码讲解与实现步骤

神经网络训练界面的参数解读2.实现BP网络预测的步骤3.matlab代码编写4.BP代码运行结果4.1预测值和真实值的误差计算（MAE、MSE、MRSE）4.2BP网络训练的性能分析图像5.结语6.BP神经网络优化算法模型

CJ-leaf·2022-10-14 16:11

Docker

Dockerarchitecture)六、名称空间(Namespaces)七、dockerrun八、控制组九、部署docker1.安装依赖包2.设置阿里云镜像源3.安装docker-ce社区版4.环境配置5.设置镜像加速6.网络优化

Drw_Dcm·2022-10-14 07:14

深度学习教程(6) | 神经网络优化算法（吴恩达·完整版）

ShowMeAI·2022-10-09 10:25

作者：王建新（1969-），博士，中南大学信息科学与工程学院教授，中国计算机学会高级会员。...

王建新（1969-），博士，中南大学信息科学与工程学院教授，中国计算机学会高级会员，主要研究方向为计算机算法、网络优化理论、生物信息学。

唐名威·2022-10-07 13:04

CNN网络优化学习总结——从MobileNet到ShuffleNet

摘要最近出了一篇旷视科技的孙剑团队出了一篇关于利用ChannelShuffle实现的卷积网络优化——ShuffleNet。我关注了一下，原理相当简单。

普通网友·2022-10-06 22:19

VALSE2022内容总结

文章目录第一天1.卢湖川（大连理工）：一网通吃：跟踪与分割大一统2.张磊（oppo）：深度神经网络优化技术探索3.张拳石（上交）：深度学习从经验主义到去芜存菁4.年度进展评述0.华为宣讲1.目标检测与Transformer

杀生丸变大叔了·2022-09-20 20:35

PyTorchの可视化工具

今天搬个工具来啊其实也很少用~~不知道大伙用吗网络结构可视化和训练过程可视化一、网络结构的可视化我们训练神经网络时，除了随着step或者epoch观察损失函数的走势，从而建立对目前网络优化的基本认知外，

tt姐whaosoft·2022-09-19 19:26

【docker】docker安装与优化

文章目录一、安装Docker1、关闭防火墙2、安装依赖包3、设置阿里云镜像源4、安装Docker-CE社区版并设置为开机自启动5、查看Docker信息二、设置镜像加速1、申请加速地址2、实现加速操作三、网络优化

yu.deqiang·2022-09-17 13:17

神经网络求解优化问题,人工神经网络优化算法

想问一下，蚁群算法如何优化神经网络，最好能给一个matlap程序蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群

塑胶技术·2022-09-13 19:18

人工神经网络的优化方法,神经网络优化方式包括

对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中哪种梯度下降方法最好还有很多，一步正割算法，拟牛顿算法，量化共轭梯度法，弹性梯度下降法等等。具体可以在MATLAB的help文件训练函数中查看，路径是：NeuralNetworkToolbox>Functions>TrainingFunctions，可以看到各种算法的函数及详细介绍。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创遗传算法为什么可以优化bp神经网络？神经

快乐的小蓝猫·2022-09-13 19:17

优化模型

1.3图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。

BluePing·2022-09-13 18:35

数学建模优化模型

3.图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。

Somebody337·2022-09-13 17:31

神经网络优化算法有哪些,人工神经网络优化算法

在MATLAB中用神经网络算法求解无约束最优化问题。程序一：GA训练BP权值的主函数functionnet=GABPNET(XX,YY)%使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化，再用BP算法训练网络%数据归一化预处理nntwarnoffXX=[1:19;2:20;3:21;4:22]';YY=[1:4];XX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);YY%创建网络net=newff(

幸福的小浣熊·2022-09-01 07:59

神经网络（七）优化与正则化

一、定义优化：经验风险最小（期望风险难以计算）正则化：降低模型复杂度（防止过拟合）二、网络优化难点：①结构差异较大（没有通用优化算法、超参数较多）②非凸优化（参数初始化、逃离局部最优/鞍点）③梯度消失/

ViperL1·2022-08-31 07:59

Tensorflow笔记——第二讲：神经网络优化

目录2.1预备知识2.1.1tf.where()函数：2.1.2np.random.RandomState.rand()返回一个[0,1)之间的随机数：2.1.3np.vstack()将两个数组按垂直方向叠加：2.1.4np.mgrid[]、.ravel()、np.c_[]三个函数结合使用，生成网格坐标点：2.2神经网络（NN）复杂度学习率2.1.1神经网络（NN）复杂度:2.2.2学习率2.3激

Ma Sizhou·2022-08-24 11:57

Tensorflow学习笔记4——神经网络优化

Tensorflow学习笔记4第四讲神经网络优化激活函数、神经网络的复杂度的简单介绍神经网络优化的四大部分1、损失函数loss2、学习率learning_rate3、滑动平均（影子值ema）4、正则化第四讲神经网络优化这一讲的知识点很多

不务正业的程序媛·2022-08-24 11:26

Tensorflow笔记——第一讲神经网络计算（1.1 1.2 1.3）

MOOC人工智能实践：Tensorflow笔记1.11.21.31.1人工智能学派行为主义符号主义连接主义1.2神经网络设计过程准备数据搭建网络优化参数应用网络1.3张量生成张量的定义数据类型如何创建一个

HFUT_橘生淮南·2022-08-24 11:54

tensorflow学习笔记——3——神经网络优化算法

转载自TensorFlow实战Google深度学习框架（第2版）1.本节介绍如何通过反向传播算法和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值。梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法，从而使神经网络模型在训练数据上的损失函数更小。

烟火笑风尘·2022-08-24 11:23

北大慕课Tensorflow实践过程笔记2——神经网络优化

神经网络优化复杂度学习率激活函数如何寻找一个优秀的激活函数激活函数输出值的范围/特点：常用的激活函数对初学者的建议损失函数均方误差损失函数自定义损失函数交叉熵损失函数缓解过拟合欠拟合与过拟合欠拟合的解决方法

嘟嘟嘟子君·2022-08-24 11:52

Tensorflow笔记——神经网络优化

目录1.常用函数：（1）tf.cast（2）tf.random.normal（3）tf.where2.神经网络复杂度(1)时间复杂度(2)空间复杂度3.学习率衰减策略(1)指数衰减(2)分段常数衰减4.激活函数（1）sigmoid（2）tanh（4）LeakyReLU（5）softmax（6）建议5.损失函数（1）均方误差损失函数（2）交叉熵损失函数tf.keras.losses.Categori

中意灬·2022-08-24 11:22

CNN识别4种天气状态（TensorFlow，网络优化）

活动地址：CSDN21天学习挑战赛目录1.数据处理1.1.数据预处理1.2.数据可视化1.3.配置数据集2.构建CNN网络2.1.池化层2.2.卷积层2.3.编译设置2.4.模型训练3.模型评估（acc：92.00%）4.模型优化（acc：93.78%）4.1.优化网络4.2.优化学习率1.数据处理数据链接：传送门（提取码：hqij）设置GPU环境importtensorflowastfgpus=

csp_·2022-08-23 07:45

人工神经网络优化算法,进化算法优化神经网络

神经网络算法可以求最优解嘛?神经网络可以做优化问题，但不一定能找到最优解。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，忽然间产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1、信息是通过神经元上的兴奋模式分布存储在网络上。2

爱发猫·2022-08-21 11:57

蚁群算法优化神经网络matlab源程序,粒子群优化神经网络的程序大集合

粒子群程序集合866867259psobppsobp.mpso(粒子群算法)优化神经网络粒子群算法(PSO)应用于神经网络优化[matlab]PSOtAParticleSwarmOptimization

耗奇心·2022-08-19 22:15

使用粒子群优化进化神经网络

文章目录神经网络粒子群优化(PSO)粒子常数迭代实现构建神经网络神经网络优化函数配置PSO优化PSO可视化K折交叉PSO优化K折查看结果神经网络神经网络是机器学习算法，它学习如何使用训练示例来完成任务。

川川菜鸟·2022-08-19 22:40

非常神奇的Linux技术：BPF

码农联盟·2022-08-15 09:11

pytorch----深度学习中学习率的衰减策略

学习率是神经网络优化时的重要超参数。学习率α的取值非常关键，学习率越大则权重更新的越快。在梯度下降方法中，如果过大就不

一只小小的土拨鼠·2022-08-15 07:56

深入探索 Android 网络优化（三、网络优化篇）下

本文思维导图❝欢迎来到《深入探索Android网络优化（三、网络优化篇）下》~❞五、网络请求质量优化（）1、Http请求过程1）、请求到达运营商的「DNS」服务器并*解析*成对应的IP地址。

JsonChao·2022-08-13 07:50

Android高手笔记 - 网络优化

很难找到一款完全不需要网络的应用，即使是单机应用，也会存在数据上报、广告等各种各样的网络请求网络基础Http&Https定义：https:HypertextTransferProtocoloverSecureSocketLayer超文本传输协议的安全套接字层http:一种详细规定了浏览器和万维网服务器之间互相通信的规则区别：https协议需要到ca申请证书，一般免费证书较少，因而需要一定费用。ht

今阳·2022-08-13 07:47

Docker之入门初了解、部署与镜像加速、网络优化

了解docker三个重要概念1.3、Docker的优势二、Docker架构2.1、docker组件2.2、docker的架构解读三、docker部署及优化3.1、docker安装3.2、镜像优化3.3、网络优化一

爱美的小菇凉·2022-08-09 13:36

深入探索 Android 网络优化（一、网络筑基篇）上

网络优化一直被认为是移动优化水最深的领域之一，因此要想对网络进行深入优化，我们就必须先打下比较扎实的网络基础，在本文中，我们将再次重温计算机网络中的重点知识，以此在脑海中建立一个较为全面的网络基础知识体系

Android技术之家·2022-08-05 12:53

前端优化之一webpack 性能调优与 Gzip 原理

相比之下，HTTP连接这一层面的优化才是我们网络优化的核心。因此我们开门见山，抓主要矛盾，直接从HTTP开始讲起

乐夫天命兮·2022-08-05 10:11

损失函数、梯度下降法与反向传播算法

损失函数是神经网络优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程（损失函数值小了，对应预测的结果和真实结果的值就越接近）。1、二次代价函数均方误差（MSE）度量的是预测值和实际

IT__learning·2022-07-25 07:10

深度学习之 8 深度模型优化与正则化

本文是接着上一篇深度学习之7深度前馈网络2_水w的博客-CSDN博客目录深度模型优化与正则化1.网络优化（1）非凸优化问题（2）网络优化的改善方法2.小批量梯度下降（1）批量梯度下降(batchgradientdescent

水w·2022-07-23 08:59

BP神经网络，反向传播神经网络，神经网络优化的底层原理，梯度优化法

BP（BackPropagation（BP））NeuelNetworks反向传播神经网络：多层感知机输入层的神经元（接受外来数据）异常层的神经元（用于增加处理问题的能力）还有输出层的神经元（做决策）神经键，就是权重值。用于连接神经元隐藏层可以变多，层数越多，节点越多，说明处理问题的能力越多。之后深度学习会说明，隐藏层数是越多越好，还是节点越多越好。比如现在有10个数，我们要选择2个层，5个神经元，

晴天qt01·2022-07-22 07:21

神经网络和PID控制/bp神经网络优化pid控制/PID神经元网络实例程序/BP/rbf神经网络/基于BP神经网络整定的PID控制

BP/rbf神经网络/单神经元PID控制源代码simulink1、神经网络和PID控制2、Simulink_RBF神经网络PID控制（使用MMILAB软件中的simulink模块，进行RBF神经网络PID控制伤真，实测成功！！）3、常规PID模模PID神经网络PID控制效果比较-success（做了个模糊PID和神经网络PID励磁控制，说白了，和励磁没任何关系，就是对一个三阶模型进行控制，其中常规

「已注销」·2022-07-21 12:56

部署docker

目录一、安装docker二、设置镜像加速2.1申请加速器地址三、网络优化一、安装docker#环境配置systemctlstopfirewalld&&systemctldisablefirewalldsetenforce0

zzn0109·2022-07-20 08:25

网络优化和超参数选择

文章一、多层感知器二、梯度下降法三、学习速率四、反向传播算法五、常见的优化函数1.SGD2.RMSProp3.Adam一、多层感知器如果我们想输出一个连续的值，那么我们就不对输出层进行激活直接输出即可。如果说我想预测一个是和否，一个二分类问题，这个时候我们可以对输出层做一个sigmoid运算，就是使用sigmoid作为输出层的激活函数，进行二分类的输出。如果说我们进行多分类输出的话，对输出层就可以

booze-J·2022-07-17 16:01

【Docker系列】如何部署Docker并进行小优化

文章目录一、docker安装步骤详解1.1关闭防火墙1.2安装依赖包1.3设置阿里云镜像源1.4安装Docker-CE并设置为开机自动启动1.5查看docker版本信息二、设置镜像加速（优化）三、网络优化四

搞什么滚去学习·2022-07-17 10:31

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