最优化算法动量法Momentum

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SGD的动量（Momentum）算法

引入动量(Momentum)方法一方面是为了解决“峡谷”和“鞍点”问题:一方面也可以用于SGD 加速,特别是针对高曲率.小幅但是方向一致的梯度. 如果把原始的 SGD 想象成一个纸团在重力作用向下滚动,由于质量小受到山壁弹力的干扰大,导致来回震荡:或者在鞍点处因为质量小速度很快减为 0,导致无法离开这块平地. 动量方法相当于把纸团换成了铁球:不容易受到外力的干扰,轨迹更加稳定:同时因为在鞍点处因为惯性的作用,更有可能离开平地. 动量方法以一种廉价的方式模拟了二阶梯度(牛顿法) Momentum…

序列最小最优化算法（SMO）-SVM的求解（续）

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=…

最优化算法：BFGS算法全称和L-BFGS算法全称

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…

【转载】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

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…

最优化算法——常见优化算法分类及总结

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…

C程序数组算法 — 冒泡法排序【前冒 || 后冒】

第一种写法(前冒泡): /* C程序数组算法 - 冒泡法排序 * 此例子按照大 -> 小排序 * 原理:两两相比较,然后进行大小对调 * 比较次数: n^2 次 * 说明:冒泡排序是相对稳定的排序算法,当待排序的列有序时,效果最好! * 时间:2020年7月12日 21:59:22 */ #include<stdio.h> int main() { int a[10] = {1,3,5,7,9,2,4,6,8,10}; int i,j,temp; // i和j表示下标的 temp 交…

全排列算法(字典序法、SJT Algorithm 、Heap's Algorithm)

一.字典序法 1) 从序列P的右端开始向左扫描,直至找到第一个比其右边数字小的数字,即. 2) 从右边找出所有比大的数中最小的数字,即. 3) 交换与. 4) 将右边的序列翻转,即可得到字典序的下一个排列. 5) 重复上面的步骤,直至得到字典序最大的排列,即左边数字比右边的大的降序排列. //字典序法 void dictionary(int length){ int * data = (int *)malloc(sizeof(int) * length); int index; for (ind…