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  深度学习常用优化算法总结及其优缺点

  作者：忆臻链接：来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。优化算法深度学习优化学习方法（一阶、二阶）一阶方法：随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、牛顿动量法（Nesterov动量）、AdaGrad（自适应梯度）、RMSProp（均方差传播）、Adam...

  2024-09-09

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  为什么好多优化问题都是二次规划问题，能否深层次的解释一下？

  线性规划（LP，也称为线性优化）是在需求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（如最大利润或最低成本）的一种方法。线性规划是数学规划的一个特例（也称为数学优化）。更正式地说，线性规划是线性目标函数优化的一种...

  2024-07-11

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  贝叶斯优化方法和应用综述_1

  设计类问题在科学研究和工业领域无处不在.作为一种十分有效的全局优化算法,近年来,贝叶斯优化方法在设计类问题上被广泛应用.通过设计恰当的概率代理模型和采集函数,贝叶斯优化框架只需经过少数次目标函数评估即可获得理想解,非常适用于求解目标函数表达式未知、非凸、多峰和评估代价高昂的复杂优化问题.本...

  2024-07-08

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  Scipy优化算法

  包提供了几种常用的优化算法。该模块包含以下几个方面-使用各种算法(例如BFGS，Nelder-Mead单纯形，牛顿共轭梯度，COBYLA或SLSQP)的无约束和约束最小化多元标量函数()全局(蛮力)优化程序(例如，，)最小二乘最小化()和曲线拟合()算法标量单变量函数最小化()和根查找()使用多种算...

  2024-05-26