优化算法动画演示Alec Radford's animations for optimization algorithms

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优化算法动画演示Alec Radford's animations for optimization algorithms

Alec Radford has created some great animations comparing optimization algorithms SGD, Momentum, NAG, Adagrad, Adadelta,RMSprop (unfortunately no Adam) on low dimensional problems. Also check out his presentation on RNNs. "Noisy moons: This is logisti…

【动画】JQuery实现冒泡排序算法动画演示

1 前言冒泡排序是大家最熟悉的算法,也是最简单的排序算法,因其排序过程很象气泡逐渐向上漂浮而得名.为了更好的理解其基本的思想,毛三胖利用JQuery实现了冒泡排序的动画演示,并计划陆续实现其它排序算法的动画演示.现将冒泡排序JQuery实现的基本思路和代码分享如下: 2 动画演示 2.1 演示地址冒泡排序动画演示 2.2 30秒GIF 演示动画前30秒gif图,图片大小1.60M. 3 动画设计及实现因为JavaScript中并不存在类似sleep()这样的函数,所以只能利用setInte…

计算几何-凸包算法 Python实现与Matlab动画演示

凸包算法是计算几何中的最经典问题之一了.给定一个点集,计算其凸包.凸包是什么就不罗嗦了本文给出了<计算几何——算法与应用>中一书所列凸包算法的Python实现和Matlab实现,并给出了一个Matlab动画演示程序. 啊,实现谁都会实现啦╮(╯▽╰)╭,但是演示就不一定那么好做了. 算法CONVEXHULL(P) 输入:平面点集P 输出:由CH(P)的所有顶点沿顺时针方向组成的一个列表 1. 根据x-坐标,对所有点进行排序,得到序列p1, …, pn 2. 在Lupper中加入p…

从 SGD 到 Adam —— 深度学习优化算法概览(一) 重点

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442 骆梁宸 paper插画师:poster设计师:oral slides制作人 445 人赞同了该文章楔子前些日在写计算数学课的期末读书报告,我选择的主题是「分析深度学习中的各个优化算法」.在此前的工作中,自己通常就是无脑「Adam 大法好」,而对算法本身的内涵不知所以然.一直希望能抽时间系统的过一遍优化算法的发展历程,直观了解各个算法的长处和短处.这次正好借着作业的机会,补一补课. 本文主要借鉴了 @Juliuszh…

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…

[Algorithm] 群体智能优化算法之粒子群优化算法

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,…

如何用 Keynote 制作动画演示（转）

原文:如何用 Keynote 制作动画演示 Keynote 里的很多特效可以用来制作效果不错的演示,一页页的将需要演示的内容交代清楚后,直接输出成 m4v 的视频格式,为了方便贴到博客或者发布到 Twitter 上,可以进一步用 GIF Brewery 3 转成 GIF 格式. 上面的演示动画中,Keynote 里用到的主要特效包括:「神奇移动」.对象的移动和闪烁.跟随路径移动. 移动并闪烁为了说明工具栏项目中的一个操作,演示中用了一个蓝色的圆点来突出显示点击对象,闪烁后移动到需要用户关注…

fastjson的deserializer的主要优化算法

JSON最佳实践 | kimmking's blog http://kimmking.github.io/2017/06/06/json-best-practice/ Fastjson内幕 Java综合 JSON协议使用方便,越来越流行.JSON的处理器有很多,为什么需要再写一个呢?因为我们需要一个性能很好的JSON Parser,希望JSON Parser的性能有二进制协议一样好,比如和protobuf一样,这可不容易,但确实做到了.有人认为这从原理上就是不可能的,但是计算机乃实践科学,看实…

http://www.html5tricks.com/demo/jiaoben2255/index.html 排序算法jquery演示源代码

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="…

zz：一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam

首先定义:待优化参数: ,目标函数: ,初始学习率 . 而后,开始进行迭代优化.在每个epoch : 计算目标函数关于当前参数的梯度: 根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量:, 计算当前时刻的下降梯度: 根据下降梯度进行更新: 掌握了这个框架,你可以轻轻松松设计自己的优化算法. 一阶动量.二阶动量概念的引入,一个框架纳入所有优化算法,更清晰一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法机器学习…

深度学习剖根问底: Adam优化算法的由来

在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法. 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x). 模型内部有些参数,是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的,基于这些参数,就形成了损失函数E(x). 比如说,权重(W)和偏差(b)就是这样的内部参数,一般用于计算输出值,在训练…

fastjson的deserializer的主要优化算法漏洞

JSON最佳实践 | kimmking's blog http://kimmking.github.io/2017/06/06/json-best-practice/ Fastjson内幕 Java综合 JSON协议使用方便,越来越流行.JSON的处理器有很多,为什么需要再写一个呢?因为我们需要一个性能很好的JSON Parser,希望JSON Parser的性能有二进制协议一样好,比如和protobuf一样,这可不容易,但确实做到了.有人认为这从原理上就是不可能的,但是计算机乃实践科学,看实…

数值最优化：一阶和二阶优化算法(Pytorch实现)

1 最优化概论 (1) 最优化的目标最优化问题指的是找出实数函数的极大值或极小值,该函数称为目标函数.由于定位\(f(x)\)的极大值与找出\(-f(x)\)的极小值等价,在推导计算方式时仅考虑最小化问题就足够了.极少的优化问题,比如最小二乘法,可以给出封闭的解析解(由正规方程得到).然而,大多数优化问题,只能给出数值解,需要通过数值迭代算法一步一步地得到. (2) 有约束和无约束优化一些优化问题在要求目标函数最小化的同时还要求满足一些等式或者不等式的约束.比如SVM模型的求解就是有约束优化…

Visaul Studio 常用快捷键的动画演示

从本篇文章开始,我将会陆续介绍提高 VS 开发效率的文章,欢迎大家补充~ 在进行代码开发的时候,我们往往会频繁的使用键盘.鼠标进行协作,但是切换使用两种工具会影响到我们的开发速度,如果所有的操作都可以只用键盘来完成,那开发效率将得到大幅度的提升.因此,灵活地应用 Visual Studio 的键盘快捷键,就可以起到事半功倍的地步. 为了便于日后查看,我根据使用的效果分成这么几块:代码编辑.查找与替换.代码美化.代码导航.Visual Studio 窗口和调试,并在最后提供修改默认快捷键的方法.同…

免费的精品: Productivity Power Tools 动画演示

Productivity Power Tools 是微软官方推出的 Visual Studio 扩展,被用以提高开发人员生产率.它的出现一定程度上弥补和完善了 Visual Studio 自身的不足,比如其中的标记自动补全.复制引用等看似虽小,但却真得帮助我减轻了很多麻烦.博客园中推荐该扩展的文章也不在少数,本篇多少也有点类似,只是为了大家阅读方便,我为个别比较好有的功能配上了 GIF 动画. 该扩展中很多有用的功能已经被直接加入到下一个版本的 Visaul Studio IDE当中,也就是说你…

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…

HTML5探秘：用requestAnimationFrame优化Web动画

本文转载自: HTML5探秘:用requestAnimationFrame优化Web动画…

Productivity Power Tools 动画演示(转)

Productivity Power Tools 是微软官方推出的 Visual Studio 扩展,被用以提高开发人员生产率.它的出现一定程度上弥补和完善了 Visual Studio 自身的不足,比如其中的标记自动补全.复制引用等看似虽小,但却真得帮助我减轻了很多麻烦.博客园中推荐该扩展的文章也不在少数,本篇多少也有点类似,只是为了大家阅读方便,我为个别比较好有的功能配上了 GIF 动画. 该扩展中很多有用的功能已经被直接加入到下一个版本的 Visaul Studio IDE当中,也就是说你…

【转载】Visaul Studio 常用快捷键的动画演示

在进行代码开发的时候,我们往往会频繁的使用键盘.鼠标进行协作,但是切换使用两种工具会影响到我们的开发速度,如果所有的操作都可以只用键盘来完成,那开发效率将得到大幅度的提升.因此,灵活地应用 Visual Studio 的键盘快捷键,就可以起到事半功倍的地步. 为了便于日后查看,我根据使用的效果分成这么几块:代码编辑.查找与替换.代码美化.代码导航.Visual Studio 窗口和调试,并在最后提供修改默认快捷键的方法.同时,在参考了资源[2]的文章后,发现使用动画演示不仅直观而且更方便于日后回…

Productivity Power Tools 动画演示--给力的插件工具

免费的精品: Productivity Power Tools 动画演示 Productivity Power Tools 是微软官方推出的 Visual Studio 扩展,被用以提高开发人员生产率.它的出现一定程度上弥补和完善了 Visual Studio 自身的不足,比如其中的标记自动补全.复制引用等看似虽小,但却真得帮助我减轻了很多麻烦.博客园中推荐该扩展的文章也不在少数,本篇多少也有点类似,只是为了大家阅读方便,我为个别比较好有的功能配上了 GIF 动画. 该扩展中很多有用的功能已经被…

paper 8：支持向量机系列五：Numerical Optimization —— 简要介绍求解求解 SVM 的数值优化算法。

作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章,我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法.确确实实只是简单介绍一下,原因主要有两个:第一这类优化算法,特别是牵涉到实现细节的时候,干巴巴地讲算法不太好玩,有时候讲出来每个人实现得结果还不一样,提一下方法,再结合实际的实现代码的话,应该会更加明了,而且也能看出理论和实践之间的差别:另外(其实这个是主要原因)我自己对这一块也确实不太懂. . 先回忆一下我们之前得出的…

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…

SMO优化算法（Sequential minimal optimization）

原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优.关于SMO最好的资料就是他本人写的<Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machi…