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搜索关键字:优化算法    ( 512个结果
【三维装箱】基于matlab粒子群算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 950期】
一、简介 1 粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-20 18:05:36    阅读次数:0
萤火虫算法
2008年剑桥大学学者提出萤火虫算法,该算法比2005年印度学者提出的萤火虫群优化算法更加简单、易实现。 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-06 19:04:37    阅读次数:0
1442. 形成两个异或相等数组的三元组数目
思路: 类似的题做过了,一个优化算法就是(s0s1s2...si-1)(s0s1s2....si-1....sn)=(si...sn). 因此我们就能计算出前缀异或的结果从而将暴力算法O(n4)优化成O(n^3) 代码: class Solution { public: int countTripl ...
分类:编程语言   时间:2021-05-24 16:33:33    阅读次数:0
线性规划
最优化算法是一个很大的家族,线性规划只是很简单的一种,本文旨在引导大家理解什么叫最优化,简单说就是 在 所有 x 里面找到 y 最大的方法 线性规划 优化模型试图在满足给定约束的决策变量的所有值的集合中,找到优化(最大化或最小化)目标函数的决策变量的值。 它的三个主要组成部分是: 目标函数:要优化的 ...
分类:其他好文   时间:2021-03-17 15:10:38    阅读次数:0
人工智能数学基础 | 高等数学基础 | 01
本章将介绍函数,极限,无穷大和无穷小,连续性与导数,偏导数,方向导数,梯度等高等数学基本概念. 这些概念贯穿本书的各个章节,也是理解人工智能算法的基础数学知识. 梯度下降算法是机器学习领域的重要算法,是应用最广泛的优化算法之一. 在本章综合实例中将重点介绍梯度下降法及其应用实例,并通过Python语 ...
分类:其他好文   时间:2020-12-21 11:08:12    阅读次数:0
梯度下降推导与优化算法的理解和Python实现
梯度下降推导与优化算法的理解和Python实现目录梯度下降算法推导优化算法的理解和Python实现SGDMomentumNestrovAdaGradRMSpropAdam算法的表现1梯度下降算法推导模型的算法就是为了通过模型学习,使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。极大似然函数的本质就是衡量在某个参数下,样本整体估计和真实情况一样的概率,交叉熵函数的本质是衡量样本预测值与真实值之间
分类:编程语言   时间:2020-12-19 12:30:58    阅读次数:5
通俗理解粒子群优化算法
主要内容:粒子群优化算法简介1背景介绍人工生命人工生命:研究具有某些生命基本特征的人工系统。包括两方面的内容:  1、研究如何利用计算技术研究生物现象;  2、研究如何利用生物技术研究计算问题。  我们关注的是第二点。已有很多源于生物现象的计算技巧,例如神经网络和遗传算法。现在讨论另一种生物系统---社会系统:由简单个体组成的群落和环境及个体之间的相互行为。群智能模拟系统利用局部信息从而可以产生不
分类:编程语言   时间:2020-11-27 11:54:56    阅读次数:27
黑盒子凸优化,中心法和Khachiyan常数猜想
黑盒子凸优化,中心法和Khachiyan常数猜想 五洲散人 已关注 杨晓萌 、 Encoder 、 AzuralRainbow 、 覃含章 等 104 人赞同了该文章 最近很迷凸几何(convex geometry),以及基于几何直觉的许多凸优化算法,写篇文章记录下一些印象比较深刻的内容。 1. 凸 ...
分类:其他好文   时间:2020-10-14 20:53:10    阅读次数:45
AI辅助,数据标注行业发展的新引擎丨曼孚科技
人工智能是研究如何通过机器来模拟人类认知能力的科学,目前人工智能应用最广泛的计算机视觉与语音交互依赖于监督学习下的深度学习方式,而监督学习下的深度学习算法训练则十分依赖人工标注数据。相关数据显示,目前一个新研发的计算机视觉算法需要上万张到数十万张不等的标注图片训练,新功能的开发需要近万张标注图片训练,而定期优化算法也有上千张图片的需求。这些海量训练数据集的背后是无数标注员共同努力的成果,正如著名科
分类:其他好文   时间:2020-08-10 18:33:05    阅读次数:76
最优化算法【共轭梯度法】
特点:具有超线性收敛速度,只需要计算梯度,避免计算二阶导数 算法步骤 \(step0:\) 给定初始值$x_0$,容许误差$\epsilon$ \(step1:\) 计算梯度$g_k=\nabla f(x_k)$,if \(norm(g_k)<=\epsilon\), \(break;\) 输出当前 ...
分类:编程语言   时间:2020-08-09 20:21:06    阅读次数:98
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