梯度下降的优化思路挺有意思,尤其是它在机器学习里的表现,简直是调参的利器。你可以把它想象成在山坡上找最低点,梯度告诉你坡度大小和方向,下降就是往低处走。随机梯度下降(SGD)适合大数据,更新快但有点噪声,反倒让你跳出局部最优。这里还有批量和小批量梯度下降,速度和准确性之间的平衡挺巧妙。学会调整学习率
Nodejs 0 次浏览
梯度下降法是最著名的优化算法之一,本文基于Python和Pytorch编写了梯度优化程序Gradient_optim,并将结果与Pytorch中自带的梯度优化器torch.optim对比。 1.程序适用于任意维解析函数的无约束优化问题,求解最小值及最小值点; 2.可实现的梯度法:最陡下降法、共轭梯度
Python 17 次浏览
L-M迭代优化算法,为非线性参数迭代优化算法,用于非线性的拟合
C++ 22 次浏览
使用PSO算法进行优化问题求解时,可以通过调整参数来改善搜索效率,进而获得更好的优化结果。PSO算法可以应用于多种领域,如工程优化、机器学习模型优化以及数据挖掘等。
Android 21 次浏览
该算法为 AS3 中的 A* 寻路算法的优化版本,代码更精简,运行速度更快。
Actionscript 23 次浏览
图像放大的效果总是糊?PictureZooming.zip里的算法,专门用来优化这块,细节清晰度提升挺的。作者是自己撸的代码,用到了GDI和Emgucv,逻辑上不复杂,但效果还真不错,适合做图像查看器或者编辑器。要是你做 C#桌面开发的,可以当个小工具整进去用。 PictureZooming文件是核
C# 0 次浏览