一、一些python的知识1、偏函数def add(x, y, z):
print(x + y + z)
# 原本的写法：x,y,z可以传任意数字
add(1,2,3)
# 如果我要实现一个功能，这三个数中，其中一个数必须是3
# 我们就可以使用偏函数来帮着我们传参
from functools import partial
# partial：给add这个函数固定传一个数字 3
常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法等等。1. 梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长
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2024-06-09 10:46:34
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文章目录 目录目录文章目录GlobalSearchDescription 描述CreationSyntaxDescription 语法描述: Properties属性(详情见matlab help：Global Search）Object Function GS流程流程如下：Examples (MATLAB help的4个例子代码）  
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2023-12-21 22:48:31
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# Python全局搜索最优解指南
在开发中，我们时常需要搜索一个问题的“最优解”，特别是在复杂的数据或对象中全局搜索。本文将带您通过一系列的步骤来实现这一目标。
## 整体流程
以下是实现“全局搜索最优解”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|-------------
原创
2024-09-20 15:32:31
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局部最优解（Local Optima）和全局最优解（Global Optima）是在优化问题中经常讨论的两个概念，用于描述目标函数的最佳取值。局部最优解：局部最优解是指在某个特定区域内目标函数取得的最优值，该值在该区域内可能是最小值或最大值。局部最优解是相对于特定的起始点或局部搜索过程而言的，这意味着在局部搜索的范围内找到了最优解，但不一定是全局最优解。全局最优解：全局最优解是指目标函数在整个定义
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2023-12-13 06:31:13
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一种全局寻优方法——随机游走算法
1. 关于全局最优化求解 全局最优化是一个非常复杂的问题，目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值。上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法——梯度下降法。这种方法对于求解精度不高的情况是实用的，可以用局部极小值近似替代全局最小值点。但是当要求精确求解全局最小值时，梯度下降法就不适用了，需要采用其他的办
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2023-08-21 23:04:34
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目录：1、数学定义2、过程描述3、算法简介4、总结1、数学定义 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。对于某些计算起来非常复杂的最优化问题，比如各种NP完全问题，要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长，因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，是一种近似算法（Approximate algorithms），以时间换精度的思想。局部搜索就是其中的一种方法。 对于组合问题，给出如下定
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2023-12-05 21:59:33
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1、梯度下降法梯度下降法是最早最简单的，也是最为常用的最优化算法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为“最速下降法”。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展
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2023-11-01 19:35:56
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全局最优具体求解：
遗传算法求解过程：
全局最优框架总结：
代码实现：
函数极值问题-全局最优
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
#define
1. 前言当前使用的许多优化算法，是对梯度下降法的衍生和优化。在微积分中，对多元函数的参数求偏导数，把求得的各个参数的导数以向量的形式写出来就是梯度。梯度就是函数变化最快的地方。梯度下降是迭代法的一种，在求解机器学习算法的模型参数时，即无约束问题时，梯度下降是最常采用的方法之一。这里定义一个通用的思路框架，方便我们后面理解各算法之间的关系和改进。首先定义待优化参数，目标函数，学习率为，然后我们进行
估计有些读者看到这个题目的时候会觉得很数学，和自然语言处理没什么关系，不过如果你听说过最大熵模型、条件随机场，并且知道它们在自然语言处理中被广泛应用，甚至你明白其核心的参数训练算法中有一种叫LBFGS，那么本文就是对这类用于解无约束优化算法的Quasi-Newton Method的初步介绍。 事实上，这个系列的作者是我的师兄jianzhu，他在中文分词、语言模型方面的研究很深入，如果大家对于
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2024-06-14 08:08:07
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## 深度学习寻找全局最优
深度学习（Deep Learning）是一种强大的机器学习技术，在图像识别、自然语言处理、增强现实等领域都展现出了卓越的性能。其核心目标之一是寻找全局最优解，以实现模型在各种任务中的最佳表现。然而，这一过程充满挑战，特别是在高维空间中，存在大量局部最优解。因此，了解深度学习如何有效地探寻全局最优解至关重要。
### 深度学习模型的训练过程
深度学习模型通常依赖梯度
(1)Batch gradient descent: 计算整个数据集上, Cost function 对于parameters的偏导，而后更新梯度；对于convex error surfaces能够得到global minimum,而对于non-convex error surfaces能得到local minimum(2) Stochastic gradient descent: 计算单个sa
1-threshold（全局阈值法）全局阈值法对于某些光照不均的图像，这种全局阈值分割的方法会显得苍白无力。 对图像中的像素进行阈值处理，进行分割，常用于二值化处理。可以把阈值化操作理解成一个用1X1的核进行卷积（比较），对每一个箱数进行非线性操作：double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double max
总结一下关于梯度下降的问题梯度下降变体batch gradient descentstochastic gradient descentmini-batch gradient descent挑战：梯度下降优化算法Momentum（动量）Nesterov accelerated gradient（NAG）AdagradAdadeltaRMSpropAdamAdamWLookaheadLambWar
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2024-04-25 10:53:19
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在学习最优控制过程中，我们经常会遇到局部最优解和全局最优解这两个概念。理解这两个概念对我们学习最优控制的基础：复杂的最优控制问题一般存在许多局部最优解，从这些局部最优解中求解全局最优解往往是费时且意义不大的；因此我们经常使用局部最有解来代替全局最优，进行控制量的设定。 &nbs
梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快
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2024-05-27 16:42:32
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1.4 无约束优化问题的最优性条件考虑无约束优化问题
深度学习如何找全局最优
在深度学习的不同发展阶段，找到全局最优解一直是一个重要而复杂的任务。深度学习应用广泛，从图像识别到自然语言处理，如何确保模型全局最优的表现，是每一个从业者必须面对的挑战。以下是我对此问题的整理和研究过程。
**用户场景还原**
在一个实时推荐系统中，我面临着如何优化深度学习模型以提高用户满意度的挑战。系统需要根据历史数据和用户行为实时更新推荐内容。然而，在多次实验中，
线性规划简介及数学模型表示线性规划简介一个典型的线性规划问题线性规划模型的三要素线性规划模型的数学表示图解法和单纯形法图解法单纯形法使用python求解简单线性规划模型编程思路求解案例例1：使用scipy求解例2：包含非线性项的求解从整数规划到0-1规划整数规划模型0-1规划模型案例：投资的收益和风险问题描述与分析建立与简化模型线性规划简介及数学模型表示线性规划简介在人们的生产实践中，经常会遇到如
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2024-03-13 22:22:44
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