基于网格的分割线优化算法（Level Set）

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基于网格的分割线优化算法（Level Set）

本文介绍一种网格分割线的优化算法,该方法能够找到网格上更精确.更光滑的分割位置,并且分割线能够自由地合并和分裂,下面介绍算法的具体原理和过程. 曲面上的曲线可以由水平集(level set)形式表示,通常表示为φ(r) = 0,其代表曲面上具有相同函数值的等值曲线,由于函数值为零,一般称为零水平集.当曲线在曲面上移动时,可以用如下水平集方程表示: 上式为函数φ(r)对时间t的偏导,即函数φ(r)随时间t的变化情况,等式右边v表示曲线移动速度,▽φ表示曲面上函数φ(r)的梯度. 驱动曲线在曲面上移…

梯度下降优化算法综述与PyTorch实现源码剖析

现代的机器学习系统均利用大量的数据,利用梯度下降算法或者相关的变体进行训练.传统上,最早出现的优化算法是SGD,之后又陆续出现了AdaGrad.RMSprop.ADAM等变体,那么这些算法之间又有哪些区别和联系呢?本文试图对比的介绍目前常用的基于一阶梯度的优化算法,并给出它们的(PyTorch)实现. SGD 算法描述随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,SGD)是对传统的梯度下降算法(Gradient Descent,GD)进行的一种改进.在应用GD时,我们…

粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（二）

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 作者:Geppetto 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection,FS)与离散化数据的重要性,总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法.今天讲一讲FS与离散化的背景,介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP). A.特征选择特征选择是一个组合优化问题,因为在具有N个特征的数据集上有2N个可能的不同特征子集.FS方法通…

粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（一）

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 作者:Geppetto 在机器学习中,离散化(Discretization)和特征选择(Feature Selection,FS)是预处理数据的重要技术,提高了算法在高维数据上的性能.由于许多FS方法需要离散数据,所以通常的做法是在FS之前对数据进行离散化.此外,为了提高效率,特征通常单独(或单变量)离散.这种方案的原理是基于假定每个特征都是独立的,但是当特征之间…

MOPSO 多目标例子群优化算法

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca…

机器学习超参数优化算法-Hyperband

参考文献:Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization I. 传统优化算法机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系.最开始为了找到一个好的超参数,通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数.但是这种方式效率太慢,所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和随机搜索(Random Search,…

MOPSO 多目标粒子群优化算法

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca…