optimization 第29页

Discrete Optimization课程笔记(5)—混合整数规划

目录1.MIP介绍(MixedIntegerProgram)Case1:WarehouseLocationCase2:KnapsackProblem(BranchandBound)2.MIP模型(modeling)Case3:ColoringProblem(Big-MTransformation)3.割平面法(Cuttingplanes)4.多面体切割(PolyhedralCuts)Case4:N

bujbujbiu·2023-01-10 15:19

Discrete Optimization课程笔记(4)—前沿与工具

目录1.大规模邻域搜索(LargeNeighborhoodSearch)Case1:带时间窗的非对称TSP(AsymmetricTSPwithTimeWindows)2.列生成算法(ColumnGeneration)Case2:CuttingStock3.优化工具汇总1.大规模邻域搜索(LargeNeighborhoodSearch)大规模邻域搜索是局部搜索和CP/MIP的结合，例如CP和局部搜索

bujbujbiu·2023-01-10 15:19

机器学习之超参数优化 - 网格优化方法（网格搜索）

机器学习之超参数优化-网格优化方法（网格搜索）超参数优化与枚举网格的理论极限超参数优化HPO（HyperParameterOptimization）每一个机器学习算法都会有超参数，而超参数的设置很大程度上影响了算法实际的使用效果

发呆的比目鱼·2023-01-10 15:17

Knowledge Distillation论文阅读之（1）：Structured Knowledge Distillation for Semantic Segmentation

Knowledgedistillation（知识蒸馏方面）Adversariallearning（对抗学习方面）Approach3.1StructuredKnowledgeDistillation（结构化的知识蒸馏）3.2Optimization

暖仔会飞·2023-01-10 11:10

LIO-SAM探秘第三章之代码解析（三） --- mapOptmization.cpp (1)

1main()可见intmain(intargc,char**argv){ros::init(argc,argv,"lio_sam");mapOptimizationMO;ROS_INFO("\033[

李太白lx·2023-01-10 09:51

LVI-SAM mapOptimization 代码解析

本篇文章来对图优化内容进行解析。如今，图优化和卡尔曼滤波已经成为了主流的后端优化方法。头文件//头文件，和imuPreintegration差不多#include"utility.h"#include"lvi_sam/cloud_info.h"#include#include#include#include#include#include#include#include#include#inclu

whu_hy·2023-01-10 09:51

吴恩达机器学习笔记41-支持向量机的优化目标（Optimization Objective of Support Vector Machines）...

转载于:https://www.cnblogs.com/sl0309/p/10486958.html

weixin_33806509·2023-01-09 11:59

【论文精读】iNeRF

目录AbstractIntroductionRelatedWorksBackgroundiNeRFFormulationGradient-BasedSE(3)OptimizationSamplingRaysSelf-SupervisingNeRFwithiNeRFResultsLimitationsandFutureWorkConclusion

YuhsiHu·2023-01-09 10:26

学习笔记--处理图像分类问题的基于粒子群优化的灵活卷积自动编码（pso-FCAE）

英文原文：AParticleSwarmOptimization-BasedFlexibleConvolutionalAutoencoderforImageClassification.YananSun,

love-study·2023-01-09 09:25

最佳适应算法流程图_CVRP问题求解（一）整数编码的粒子群算法

CVRP问题求解（一）整数编码的粒子群算法粒子群算法概述粒子群算法(ParticleSwarmOptimization)是由鸟群捕食得到启发的一种算法，在鸟类觅食过程中，每只鸟都会利用自身经验和群体信息来寻找食物

weixin_39883440·2023-01-09 07:58

深度学习Deep Learning Specialization [deep learning ai 吴恩达主讲] Note1

Coursesinthissequence:NeuralNetworksandDeepLearningImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimizationStructuringyourMachineLearningprojectConvolutionalNeuralNetworks

张渤·2023-01-09 00:20

从零开始搭二维激光SLAM --- 基于g2o的后端优化的代码实现

1g2o简介g2o(GeneralGraphicOptimization)是基于图优化的库。图优化是把优化问题表现成图的一种方式。

李太白lx·2023-01-08 19:57

SLAM中姿态估计的图优化方法比较（g2o/Ceres/GTSAM/SE-Sync）

本文是对论文《AComparisonofGraphOptimizationApproachesforPoseEstimationinSLAM》的带读~◐1.摘要对于位置环境中的自主导航问题，同步定位与建图

自动驾驶之心·2023-01-08 19:53

机器学习中的优化综述

ASurveyofOptimizationMethodsfromaMachineLearningPerspective原文地址：https://arxiv.org/abs/1906.06821Abstract

Q&Cui·2023-01-08 10:53

数据分析-深度学习 Day2

目录：第一节机器学习&深度学习介绍第二节机器学习攻略一、机器学习的框架二、模型训练攻略三、针对OptimizationIssue的优化，类神经网络训练不起来怎么办(一)局部最优点和鞍点(二)批处理和momentum

小浩码出未来！·2023-01-08 09:10

[论文解读] AP-Loss for Accurate One-Stage Object Detection

Los Merengues·2023-01-08 07:13

Bandit算法学习[网站优化]04——UCB(Upper Confidence Bound) 算法

Bandit算法学习[网站优化]04——UCB(UpperConfidenceBound)算法参考资料WhiteJ.Banditalgorithmsforwebsiteoptimization[M]."

雨落俊泉·2023-01-08 06:53

Bandit算法学习[网站优化]03——Softmax 算法

Bandit算法学习[网站优化]03——Softmax算法参考资料WhiteJ.Banditalgorithmsforwebsiteoptimization[M]."

雨落俊泉·2023-01-08 06:23

Bandit算法学习[网站优化]02——epsilon-Greedy 算法

Bandit算法学习[网站优化]02——epsilon-Greedy算法参考资料WhiteJ.Banditalgorithmsforwebsiteoptimization[M]."

雨落俊泉·2023-01-08 06:22

数据分析-深度学习 Day1

目录：第一节机器学习&深度学习介绍第二节机器学习攻略一、机器学习的框架二、模型训练攻略三、针对OptimizationIssue的优化，类神经网络训练不起来怎么办(一)局部最优点和鞍点(二)批处理和momentum

小浩码出未来！·2023-01-07 18:01

机器学习的基本框架

optimization：主要用的是梯度下降。（这个以后也专门写一栏）评估方法：如何评估其实涉

Nina_ningning·2023-01-07 15:18

【ML】基本概念

unseenduringtraining4.BacktoMLFramework4.1Step1:functionwithunknown4.2Step2:definelossfromtrainingdata4.3step3:optimization4.4

浮光掠影·2023-01-07 15:37

通关手册 | 祝我通关成功！！！

FrameworkofMLLossontrainingdata1.large1.1ModelBias1.2Optimization2.smallLossontestingdata2.1large2.1.1overfitting2.1.2mismatch2.2small

浮光掠影·2023-01-07 14:32

matlab 使用GPU

%%UseGPUifequipped.GPUsignificantlyspeedsupoptimization.ifgpuDeviceCount>0fprintf('GPUdetected.Tryingtouseit

算法恩仇录·2023-01-07 12:52

Tensorflow2 lite 模型量化

TensorflowLite和TensorflowModelOptimizationToolkit(Tensorflow模型优化工具包)提供了最小优化推理复杂性的工具。

Leo_whj·2023-01-07 10:02

Bayesian Neural Network Recent Papers-贝叶斯神经网络相关研究文章

Thomas zcy·2023-01-07 07:08

《基于网络的军用体系结构组合优化方法》阅读笔记

ANetwork-BasedPortfolioOptimizationApproachforMilitarySystemofSystemsArchitecting摘要系统体系(SystemofSystems

Na_Lv·2023-01-07 07:09

MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】鲸鱼优化算法-WOA(附matlab和python代码)

前言鲸鱼优化算法(WhaleOptimizationAlgorithm，WOA)由MirjaliliSeyedali等人于2016年提出的启发式优化新算法。

林聪木·2023-01-06 22:21

l bfgs算法java代码_数值优化：理解L-BFGS算法

译自《NumericalOptimization:UnderstandingL-BFGS》，本来只想作为学习CRF的补充材料，读完后发现收获很多，把许多以前零散的知识点都串起来了。

曾是一片绿叶·2023-01-06 20:00

白鹭群优化算法(Egret Swarm Optimization Algorithm)

欢迎加入一同交流，QQ群：916165264白鹭群优化算法（EgretSwarmOptimizationAlgorithm）是一种结合了雪白鹭（坐等策略，Sit-And-WaitStrategy）和大白鹭

weixin_43688829·2023-01-06 20:00

Numerical Optimization: Understanding L-BFGS

http://aria42.com/blog/2014/12/understanding-lbfgs/Numericaloptimizationisatthecoreofmuchofmachinelearning.Onceyou

weixin_30278311·2023-01-06 20:59

Numerical Optimization 拟牛顿BFGS+精确线搜索源码实现 python

BFGS求解凸二次规划f(x)=12xTAx+bTxg=Ax+bf(x)=\frac{1}{2}x^TAx+b^Tx\\g=Ax+bf(x)=21xTAx+bTxg=Ax+bdeff(x):return0.5*np.dot(np.dot(x,A),x)+np.dot(b,x)+cdefg(x):returnnp.dot(A,x)+b采用精确线搜索求步长：alpha_k=-np.dot(pk.T,g

执笔论英雄·2023-01-06 20:26

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-大规模无约束最优化（Large-Scale Unconstrained Optimization）

概述当最优化问题参数个数增加，求解问题所需要的时间和空间复杂度会增加。计算时间和空间是一个权衡，只需要存储一阶梯度时，时间复杂度可能为超线性；如果利用Hessian矩阵可以达到二次收敛，但是需要o(n2)的空间复杂度。另外对于拟牛顿算法所得到的Hessian矩阵式稠密的，不能利用到稀疏矩阵的一些性质。针对以上问题本小节给出求解大规模无约束最优化问题的一些思路，主要内容包括非精确牛顿方法基于有限内存

下一步·2023-01-06 20:24

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-拟牛顿方法（Quasi-Newton）

概述拟牛顿方法类似于最速下降法，在每一步迭代过程中仅仅利用梯度信息，但是通过度量梯度之间的变化，能够产生超线性的收敛效果。本节主要学习一下知识点：1.拟牛顿方程推导2.几个常见的拟牛顿方法3.拟牛顿方法的收敛性拟牛顿方程拟牛顿方法既有线搜索的影子也有牛顿方法的思想，下面从两个角度分别介绍拟牛顿方程，即在拟牛顿方法中要遵循的一个原则。线搜索角度假设在第K步迭代过程中，对点xk进行建模mk(p)=fk

下一步·2023-01-06 20:23

攻击样本生成算法之 L -BFGS（实质上是优化算法的合理实现）

转载自https://www.hankcs.com/ml/l-bfgs.html译自《NumericalOptimization:UnderstandingL-BFGS》，本来只想作为学习CRF的补充材料

阿喵酱紫糖·2023-01-06 20:51

无约束优化：Hessian-Free Optimization 拟牛顿类算法（BFGS，L-BFGS）

文章目录无约束优化：Hessian-FreeOptimization拟牛顿类算法（BFGS，L-BFGS）为什么要用拟牛顿算法割线方程严格凸且光滑函数的BFGS算法非凸但光滑函数的BFGS算法L-BFGS

xuuyann·2023-01-06 20:20

【每日一读】Deep Variational Network Embedding in Wasserstein Space

ABSTRACT1INTRODUCTION2RELATEDWORK3NOTATIONSANDPROBLEMDEFINITION3.1Notations3.2ProblemDefinition4DEEPVARIATIONALNETWORKEMBEDDING4.1Framework4.2SimilarityMeasure4.3LossFunctions4.4Optimization4

海轰Pro·2023-01-06 17:12

智能优化算法：人工兔优化算法-附代码

智能优化算法：人工兔优化算法摘要：人工兔优化算法([Artificialrabbitsoptimization，RSO)是LiyingWang等于2022年提出的一种新型元启发式优化算法。

智能算法研学社（Jack旭）·2023-01-06 16:44

一种基于非线性惯性权重的海鸥优化算法-附代码

.参考文献5.Matlab代码6.Python代码摘要：针对海鸥算法（SOA）在求解最优化问题中的不足和算法性能依赖于参数的选取等缺点，提出一种基于惯性权重的海鸥优化算法（InertiaSeagulloptimizationa

智能算法研学社（Jack旭）·2023-01-06 16:14

3. 机器学习问题攻略

机器学习任务攻略检查Trainingdata的LossLoss太大ModelBias模型太简单重新设置Model：增加FeatureOptimization做的不好GradientDescent找不到GlobalMinimaModelBiasVS.OptimizationIssue

Shannnon_sun·2023-01-06 09:27

类神经网络训练不起来怎么办

OptimizationFailsbecause…(优化为什么会失败？)随着参数的不断更新，但是trainingloss下降到某个地方不会再下降，但是对现在的loss不满意，所以优化是有问题的。

GraysonCheng·2023-01-06 09:27

3.30-local minima和saddle point

如图中的黄色曲线，今天不管怎么训练，loss都和黄色曲线一样不会降低，那就是optimization做不好。

ZHU883000·2023-01-06 09:26

(一)神经网络训练不起来怎么办：局部最小值(local minia)与鞍点(saddle point)

Optimization的时候，怎么把gradientdescent做的更好？

Upupup6·2023-01-06 08:13

Critical Point ( local minima && saddle point)

当我们训练模型的时候，随著参数不断的update，training的loss不会再下降，但这时候的loss还没有到我们希望看到的样子，那很有可能是deepnetwork，没有发挥它完整的力量，所以Optimization

CV小Rookie·2023-01-06 08:42

如果optimization失败怎么办？怎么把梯度下降做的更好。local minima & saddle point

（PPT9）如果optimization失败怎么办？怎么把梯度下降做的更好。如上图，当时loss值不变，则有可能参数对损失函数的微分为0，则梯度下降不会再对参数进行更新。

llllxn·2023-01-06 08:42

局部最小值(local minima)和鞍点(saddle point)

1、问题的引出：我们在做optimization的时候，会发现，随着参数的不断更新，你training的loss不会再下降(如下图所示)，但是你对这个loss并不满意，那这究竟是因为什么原因导致这个loss

YKbsmn·2023-01-06 08:40

多智能体强化学习之MAPPO理论解读

本文主要是结合文章JointOptimizationofHandoverControlandPowerAllocationBasedonMulti-AgentDeepReinforcementLearning

onlyyyyyyee·2023-01-05 21:28

论文阅读《Dual-Awareness Attention for Few-Shot Object Detection》

Background＆Motivation小样本分类模型分为两类：optimization-based的元学习方法和metric-based的度量学习方法。

不说话装高手H·2023-01-05 14:50

【随笔】使用pytorch训练Fashion mnist，注释全

个步骤从训练集中得到一批数据将数据传递给网络计算损失（这是网络返回的预测值与真实值之间的差异）lossfunction（损失函数）执行第三步计算受损失函数的梯度和网络的权值backpropagation（反向传播）执行第四步更新权重，使用梯度减少损失optimizationalgorithm

十一月...·2023-01-05 13:26

【跟着李沐学AI读书笔记】微积分

我们将拟合模型的任务分解为两个关键问题：1.优化(optimization):用模型拟合观测数据的过程。2.泛化：数学原理和实践者的智慧，能够指导生成有效性超出用于训练的数

贺长歌·2023-01-05 12:36

推荐频道

optimization