1. SGD的不足：①呈“之”字型，迂回前进，损失函数值在一些维度的改变得快（更新速度快），在一些维度改变得慢（速度慢）- 在高维空间更加普遍②容易陷入局部极小值和鞍点： 局部最小值： 鞍点： ③对于凸优化而言，SGD不会收敛，只会在最优点附近跳来跳去 - 可以通过使用不固定的learning rate来解决（凸优化的全局最优点是针对训练数据而
文章目录引言一、sar简介1、sar命令常用格式2、常用选项3、常用参数二、Sar常用性能数据三、CPU资源监控1、整体CPU使用统计（-u）2、各个CPU使用统计(-P)3、将CPU使用情况保存到文件中四、内存监控1、内存和交换空间监控2、内存分页监控五、I/O监控1、整体I/O情况(-b)2、各个I/O设备情况(-d)六、进程队列长度和平均负载状态监控七、系统交换活动信息监控八、设备使用情况
时序分解 | Matlab实现SSA-ICEEMDAN麻雀算法优化ICEEMDAN时序信号分解
时序分解 | Matlab实现SSA-ICEEMDAN麻雀算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解
引言模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数。超参数与一般模型参数不同，超参数是在训练前提前设置的。举例来说，随机森林算法中树的数量就是一个超参数，而神经网络中的权值则不是超参数。其它超参数有：神经网络训练中的学习率支持向量机中的 c cc 参数和 γ gamm
继续 上一篇 的研究，结合 xen4.2.3 的代码分析，发现 xen4.2.3 的应用层工具库 tools 包含一个工具叫 libvchan ，其头文件描述如下：* This is a library for inter-domain communication. A standard Xen ring
34 * buffer is used, with a datagram
时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-SSA-GRU、ICEEMDAN-GRU、SSA-GRU、GRU时间序列预测对比
题目大意：对于给出的n个冰激凌球的大小，满足下面的球的大小是上一个的至少2倍，对于给出的k（由k的冰激凌球才能算作一个冰激凌塔），问n个冰激凌球可以最多堆出多少个高度为k的冰激凌塔题目分析：对于n个冰激凌球，显然我们得知可以堆出的高度为k的塔的数量在0~[n / k]之间，这里可以通过二分遍历每一种可能，初始时二分边界l==0，r==[n / k]，每次取中间值mid=（l+r）/ 2
一、Scipy中的优化SciPy.optimize包提供了几种常用的优化算法，包括用来求有/无约束的多元标量函数最小值算法，最小二乘法，求有/无约束的单变量函数最小值算法，还有解各种复杂方程的算法1. 方程求解及求极值使用SciPy.optimize模块的root和fsolve函数进行数值求解线性及非线性方程求方程的根利用root函数求方程的解from scipy.optimize i
# 混沌映射优化SSA的原理与实现
## 引言
混沌映射(Chaos Mapping)是一类非线性动力学系统，具有高度的敏感依赖于初始条件和参数的特点。混沌映射广泛应用于密码学、随机数生成、优化算法等领域。本文将介绍混沌映射优化的SSA算法，并通过Python示例代码展示其实现过程。
## SSA算法简介
SSA (Steady-State Algorithm) 算法是一种常见的优化算法，用于
原创
2023-07-27 05:46:50
719阅读
麻雀搜索算法的具体步骤描述以及公式介绍：构建麻雀种群：其中，d表示待优化问题的维数，n表示麻雀种群的数量。所有麻雀种群的适应度函数可以表示成如下形式：其中，Fx表示适应度函数值。
原创
2021-07-05 18:18:34
4354阅读
时序分解 | Matlab实现NGO-ICEEMDAN基于北方苍鹰算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &nbs
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
线性矩阵不等式（LMI）工具箱是求解一般线性矩阵不等式问题的软件包，本文对常用命令进行分类并简要说明。首先，了解几个常用的英文单词。线性矩阵不等式：linear matrix inequality(LMI)；变量：variable；项：term；矩阵：matrix；决策变量：decision variables。其次，介绍LMI工具箱中的命令。1、用于描述线性矩阵不等式系统的命令：setlmis(
一、麻雀算法简介麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。1 算法原理建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下所述：
原创
2021-11-08 15:00:25
1000阅读
二、麻雀算法简介麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。1 算法原理 建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下所述： （1）发现者通常拥有较高的能源储备并且在整个种群中负责搜索到具有丰富食物的
原创
2021-11-08 15:52:51
2009阅读
一、获取代码方式获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【优化算法】麻雀搜索优化算法（SSA）【含Matlab源码 1288期】
二、麻雀算法简介麻雀搜索算法(Sparrow Search
原创
2022-03-25 17:33:38
101阅读
们保存在实验室环境中。樽海鞘最有趣的行为之一，也是论文中感兴趣的，是它们的群集行为。在深海中，沙鱼经常形成一个称为沙鱼链的群体。该链条如图1（b）所示。这种行为的主要原因尚不清楚，但一些研究人员认为，这样做是为了通过快速协调的变化和觅食来实现更好的运动。
原创
精选
2023-07-09 09:20:50
267阅读
文章目录1 算法思想2 算法步骤3 求解函数最值（Python实现）4 算法进阶直接改进SSA融合别的智能优化算法来改进SSASMA及其改进的应用 原论文： [1]薛建凯. 一种新型的群智能优化技术的研究与应用[D].东华大学,2020. 1 算法思想借鉴生物行为： 麻雀有两种类型：发现者和加入者。 发现者：负责寻找食物，为种群提供觅食区域的信息； 加入者：利用发现者获取食物； 在自然状态下，
