1、简单介绍BeeBase是一个在线生物信息学数据库，显示与Apis mellifera、欧洲蜜蜂以及一些病原体和其他物种有关的数据。它是与蜜蜂基因组测序联盟合作开发的。BeeBase是蜜蜂研究社区的一个综合序列数据源。目前寄主的基因组有蜜原Apis及其三种病原菌，以及Bombus terrelis和B.凤仙花;另外两个物种，多萨塔原料药和弗洛里亚原料药的基因组目前正在分析中，不久将被纳入研究。B
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2024-05-28 14:30:54
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# 蚂蚁与蜜蜂的启发：利用Python与PyTorch进行智能优化
在自然界中，蚂蚁和蜜蜂是社会昆虫的代表，它们以非凡的组织能力和智能决策闻名。科学家们从这些昆虫的行为中汲取灵感，提出了很多优化和群体智能的算法。本文将以Python的PyTorch库为工具，探索这些蚂蚁与蜜蜂行为启发的优化算法，并通过示例代码进行演示。
## 蚂蚁算法与蜜蜂算法简述
### 蚂蚁算法
蚁群优化算法（Ant
??????欢迎来到本博客❤️❤️❤️????博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。目录?1 概述?2 运行结果?3 Matlab代码实现?1 概述 投资组合选择问题是金融领域中的一个重要问题,它
原创
2022-10-23 00:18:52
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前言这篇文章主要介绍了Python编程实现蚁群算法详解，涉及蚂蚁算法的简介，主要原理及公式，以及Python中的实现代码，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。蚁群算法简介蚁群算法(ant colony opTImizaTIon， ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路
对比pytorch的优化器实现及使用方法概述基本用法基类入参设置及支持的方法基类入参基类支持的方法自定义优化器API映射对比pytorch的优化器实现及使用方法概述优化器在模型训练过程中，用于计算和更新网络参数，本文对比MindSpore和pytorch的在这一部分的实现方式差异，分别从基本用法，基类入参设置及支持的方法，自定义优化器，API映射四部分展开。基本用法MindSpore：MindSp
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2023-10-14 10:27:54
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❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注???，后续会继续输入更多优质内容❤️ ?有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）? （封面图由文心一格生成） PyTorch中的优化器探秘：加速模型训练的关键武器在机器学习和深度学习中，优化器是训练模型不可或缺的重要组件。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了多种
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2024-05-28 10:22:46
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资源受限项目调度问题(Resource-constrained Project Scheduling Problem,RCPSP)是项目管理
原创
2022-10-30 09:41:03
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# Lookahead优化器PyTorch实现指南
在机器学习和深度学习中，优化器是非常重要的一部分。它们帮助我们更新模型参数，以使得损失函数最小化。Lookahead优化器是一种相对较新的技术，通过在一系列“快速”优化器的基础上，增加额外的“慢速”更新来提高模型的性能。本文将指导你如何在PyTorch中实现Lookahead优化器。
## 实现流程
下面是实现Lookahead优化器的步骤
本篇博客对网络剪枝的实现方法主要在https://jacobgil.github.io/deeplearning/pruning-deep-learning的基础上进行了相应修改而完成，所参考的论文为https://arxiv.org/abs/1611.06440。本篇博客所使用的代码见https://github.com/PolarisShi
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2024-08-08 11:04:22
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1 内容介绍为满足经济调度问题,本文提出以蜂群优化为基础的调度算法,形成个性化调度方案.算法通过模仿蜂群的“觅食”和“舞蹈”行为实现寻优操作,通过赋予蜜蜂不同的“信念”实现种群的多样化,通过将集聚约束以社会规范的形式融合到蜜蜂觅食过程中满足用户对调度的个性化要求,通过蜜蜂在舞蹈过程中展示行走路径和选择参考路径实现蜂群“经验”共享.对若干标准算例的测试结果及与其它算法的比较验证了本文算法的有效性.2
原创
2022-09-10 09:57:00
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1 内容介绍为满足经济调度问题,本文提出以蜂群优化为基础的调度算法,形成个性化调度方案.算法通过模仿蜂群的“觅食”和“舞蹈”行为实现寻优操作,通过赋予蜜蜂不同的“信念”实现种群的多样化,通过将集聚约束以社会规范的形式融合到蜜蜂觅食过程中满足用户对调度的个性化要求,通过蜜蜂在舞蹈过程中展示行走路径和选择参考路径实现蜂群“经验”共享.对若干标准算例的测试结果及与其它算法的比较验证了本文算法的有效性.2
原创
2022-09-28 20:29:12
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【问题描述】如下图所示，一只蜜蜂在下图所示的数字蜂房上爬动,已知它只能从标号小的蜂房爬到标号大的相邻蜂房,现在问你：蜜蜂从蜂房M开始爬到蜂房N，M<N，有多少种爬行路线？ 【输入格式】 输入M，N的值。【输出格式】 爬行有多少种路线。【输入样例】bee.in 1 14【输出样例】bee.out 37
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2018-02-03 15:57:00
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算法训练 蜜蜂飞舞 时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB问题描述 “两只小蜜蜂呀，飞在花丛中呀……” 话说这天天上飞舞着两只蜜蜂，它们在跳一种奇怪的舞蹈。用一个空间直角坐标系来描述这个世界，那么这两只蜜蜂初始坐标分别为(x1,y1,z1)，(x2,y2,z2) 。在接下来它们将进行n次飞行，第i次飞行两只蜜蜂分别按照各自的速度向量飞行ti个单位
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2023-07-24 18:46:09
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1.torch.optim 在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失的数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。 1.1一阶优化算法 使用参数的梯度值来更新参数，最常用的是梯度下降。梯度是导数的多变量表达式，函数的梯度形成了向量场，同时也是一个方向，这个方向导数最大，等于梯度。 梯度下降的功能是寻找最小值，控制方差，更新模型参数最终使模型收敛，网络的参数更新公式是
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2023-10-13 23:10:57
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损失函数的作用是衡量模型的输出与真实标签之间的差异，有了这个差异(loss)后，如何使用这个loss去更新模型中的参数，使得loss逐渐降低呢？这就是优化器所要完成的工作。什么是优化器损失函数会得到一个loss值，即模型输出与真实标签之间的差异，然后采用pytorch中的自动梯度求导模块来求导模型中的参数的梯度，在模型中就可以得到对每一个可学习参数的梯度grad，有了梯度之后，优化器拿到梯度进行一
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2023-08-05 20:24:11
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在前文，我们初步完成了梯度下降算法求解线性回归问题的实例。在这个过程中，我们自己定义了损失函数和权重的更新，其实 PyTorch 也为我们直接定义了相应的工具包，使我们能够简洁快速的实现损失函数、权重的更新和梯度的求解。 损失函数与优化器一、模型的内置函数1.损失函数 torch.nn.MSELoss()2.优化器 torch.optim二、模型的建立1.定义线性模型 Linear2.定义优化
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2023-11-21 10:48:29
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前面我们学习过了损失函数，损失函数Loss是衡量模型输出与真实标签之间的差异的。有了损失函数Loss，通过Loss根据一定的策略 来更新模型中的参数使得损失函数Loss逐步降低；这便是优化器optimizer的任务。本节优化器optimizer主要包括3方面内容，分别是（1）什么是优化器，优化器的定义和作用是？（2）Pytorch中提供的优化器optimizer的基本属性是？（3）optimize
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2023-06-30 18:35:59
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注：文中涉及一些内部底层实现机制，可能和大家外界看到的不一样，这里略过不做介绍。借着笔记，分享平时碰到的技术点，不高端，不炫酷，对你有用更好了。最近在做模型的优化工作，主要涉及精度，速度和显存优化，今天主要针对显存优化分享下关于Pytorch显存机制的笔记。显存优化还涉及显存量查看，训练中显存使用分布查看，还有一些节省显存的tricks。我在这篇文章中没有体现，mentor看到文章“嫌弃”说“看的
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2023-09-25 22:27:34
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前言在上篇文章《浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小》中我们对如何计算各种变量所占显存大小进行了一些探索。而这篇文章我们着重讲解如何利用Pytorch深度学习框架的一些特性，去查看我们当前使用的变量所占用的显存大小，以及一些优化工作。以下代码所使用的平台框架为Pytorch。优化显存在Pytorch中优化显存是我们处理大量数据时必要的做法，因为我们并不可能拥有无限的显存。显存是有限
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2023-08-17 00:23:36
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一、优化器PyTorch常用的优化方法都封装在torch. optim里面，其设计很灵活，可以扩展为自定义的优化方法。所有的优化方法都是继承了基类optim.Optimizer,并实现了自己的优化步骤。最常用的优化算法就是梯度下降法及其各种变种，后续章节我们将介绍各种算法的原理，这类优化算法通过使用参数的梯度值更新参数。说明使用优化器的一-般步骤为: (1) 建立优化器实例 导入optim模块，实
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2023-09-17 13:39:16
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