前言 这里讨论的优化问题指的是,给定目标函数f(x),我们需要找到一组参数x(权重),使得f(x)的值最小. 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识,和梯度下降的原理. SGD SGD指stochastic gradient descent,即随机梯度下降.是梯度下降的batch版本. 对于训练数据集,我们首先将其分成n个batch,每个batch包含m个样本.我们每次更新都利用一个batch的数据,而非整个训练集.即: 其中,η为学习率,gt为x在t时刻的梯度. 这么做的好处在于: 当训…
在Batch Gradient Descent及Mini-batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent(SGD)算法中,每一步优化相对于之前的操作,都是独立的.每一次迭代开始,算法都要根据更新后的Cost Function来计算梯度,并用该梯度来做Gradient Descent. Momentum以及Nestrov Momentum相较于前三种算法,虽然也会根据Cost Function来计算当前的梯度,但是却不直接用此梯度去做Grad…
原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…
Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(2)-- 优化算法 深度机器学习中的batch的大小 深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响? 1. Mini-batch gradient descent SGD VS BGD VS MBGD 3. 指数加权平均(Exponentially weighted averages) 这种滑动平均算法称为指数加权平均(exponentially weighted average)其一般形式为: 值决定了指数加权平均的天数,近似表示为:…
首先扯个淡@@@@@@@@@ 算法是程序的核心,一个程序的好坏关键是这个程序算法的优劣. 冒泡排序法 原理:在要排序的一组数中,对当前还未排好的序列,从前往后对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒(就像冒泡似的).即,每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换. 给定的数组:$arr(1,43,54,62,21,66,32,78,36,76,39);开始撸代码::::: <?php $arr=array(1,43,54,62,21,66,32,78…
在前一篇文章中,我们给出了感知器和逻辑回归的求解,还将SVM算法的求解推导到了最后一步,在这篇文章里面,我们将给出最后一步的求解.也就是我们接下来要介绍的序列最小最优化算法. 序列最小最优化算法(SMO): 首先回顾一下.我们使用广义拉格朗日函数,将目标函数和限制条件写到一起,然后证明了原始问题能够转化成对偶问题来求解.并且使用KKT条件将对偶问题化简,得到下面的问题(以非线性可分SVM的研究问题作为例子,求解): $\max \limits_{a} \ -\frac{1}{2}\sum_{i=…
在最优化算法研究中按时间先后顺序出现了许多算法包括如下几种,这里介绍下他们的全称和英文名称: 1.最速下降法(Gradient descent) 2.牛顿法(Newton method) 3. 共轭梯度法(Conjugate Gradient) 4.拟牛顿法(Quasi-Newton),其有很多变种: (1)DFP(Davidon.Fletcher.Powell三人的首字母) (2)BFGS(布罗依丹(Broy-den,C. G.)以及弗莱彻(Fletcher , R. ) ,戈德福布(Gold…
Momentum方法可以说是对SGD的进一步优化,细节可以参考这里 这里用python对其进行简单实现,如下: # coding=utf-8 """ 基于小批量梯度下降来实现的Momentum(动量) 参考:https://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72615621 作用: 在学习率较小的时候,适当的momentum能够起到一个加速收敛速度的作用: 在学习率较大的时候,适当的momentum能够起到一个减小收敛时震荡幅…
之前做特征选择,实现过基于群智能算法进行最优化的搜索,看过一些群智能优化算法的论文,在此做一下总结. 在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题"在一定成本下,如何使利润最大化"等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称. 工程设计中最优化问题(optimalization problem)的一般提法是要选择一组参数(变量),在满足一系列有关的限制条件(约束)下,使设计…
package org.xiu68.exp.exp1; public class Exp1_2 { //实现快速排序算法,采用不同的方法实现线性划分的过程 public static void main(String[] args) { int[] arr=new int[]{8,7,6,5,4,3,2,1,0}; quitSort(arr,0,arr.length-1); for(int i=0;i<arr.length;i++) System.out.print(arr[i]+",&q…