梯度下降是神经网络中流行的优化算法之一。一般来说，我们希望找到最小误差函数的权重和偏差。梯度下降算法迭代地更新参数以最小化整个网络的误差。梯度下降是一种迭代方法，可用于求解最小二乘问题(线性和非线性)。梯度下降是求解机器学习算法模型参数(即无约束优化问题)最常用的方法之一。另一种常用的方法是最小二乘法。当求解损失函数的最小值时，梯度下降法可用于逐步迭代求解，以获得最小损失函数和模型参数值。另一方面
转载
2024-02-23 10:59:27
39阅读
物理优化和逻辑优化是数据库查询优化的两个方面。物理优化：物理优化是指优化查询的物理执行计划，即如何访问磁盘、缓存以及如何进行排序等操作，以便最大化查询性能。物理优化涉及到磁盘 I/O、内存使用、排序算法等方面，通常由数据库自动完成，不需要用户干预。逻辑优化：逻辑优化是指优化查询的逻辑结构，即如何重写查询语句、如何使用索引、如何处理关联查询等操作，以便提高查询的效率。逻辑优化通常涉及到规则优化、代价
转载
2024-09-25 07:04:37
41阅读
SEO优化如何提高网站权重，网站权重通俗地来讲，就是搜索引擎对这个网站的重视程度，对这个网站的评级，给这个网站打了多少分。对Google来说，权重主要是看PR，其次对页面多的站还可以参考下收录数。搜狗也是类似的，主要看Sogou Rank，参考收录数。百度主要看网站的更新速度，收录数量。一般优化人员，常说的权重是针对一个整站而言的，并不是具体到每个内容页面。考虑到排名算法的复杂性，加上一些猜测，一
转载
2024-02-22 21:29:08
45阅读
Adobe Photoshop CS5 优化设置 提高运行速度 【图文详解+原理解说】
【前言】Adobe Photoshop CS5 从功能上对硬件性能地利用，比老版本有了很大的改进。但是非高配的朋友，都会抱怨使用起来还是会卡，尤其是开启软件的时候。（当然，也有高配的朋友喊
转载
2024-09-25 06:48:34
49阅读
1. 粒子群优化算法PSO粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 粒子群优化算
转载
2023-10-10 19:10:02
429阅读
PSO（粒子群优化）是一种基于群体的优化算法，广泛用于优化权重和阈值的任务。在机器学习和数据挖掘中，特定的数据模型需要优化参数，以提高预测性能。在本文中，我们将讨论如何使用Python实现PSO来优化模型的权重和阈值。
## 问题背景
在机器学习模型训练过程中，选择合适的权重和阈值对模型的性能至关重要。许多传统的优化方法可能会陷入局部最优解，而PSO算法通过模拟群体智能来避免这个问题。
##
机器学习——模型优化模型压缩方法squeezeNet的Fire Module有什么特点？ 模型压缩方法低秩近似 神经网络的基本运算卷积，实则就是矩阵运算，低秩近似的技术是通过一系列小规模矩阵将权重矩阵重构出来，以此降低运算量和存储开销。目前有两种常用的方法：一是Toeplitz矩阵（指矩阵中每条自左上至右下的斜线上的元素相同）直接重构权重矩阵，二是奇异值分解（SVD），将权重矩阵分解为若干个小矩
转载
2024-08-27 22:24:08
36阅读
# 使用Python实现自适应权重的粒子群优化（PSO）算法
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，受到鸟群觅食行为的启发。在许多应用中，PSO算法的性能受到参数设置的影响，其中粒子的权重是决定算法收敛速度和全局搜索能力的关键因素。本文将指导你如何使用Python实现PSO算法，并在此基础上引入自适应权重机制。
## 流程概
1.问题描述：目标函数为：function [Y]=ackley(x,flag)% global Pglobal T% x=mapminmax232046.
原创
2022-10-10 15:52:47
301阅读
粒子群优化算法(PSO) 1. 概念粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。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的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。&n
转载
2024-03-13 20:51:46
73阅读
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进； ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 ⛄一、粒子群算法及LSTM简介1 粒子群算法简介 1.1 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
粒子群优化SVM其中代码部分经过测试，实测可用步骤讲解1、粒子群是优化的SVM的c和g,由于SVM中的c和g难以选择最优的，故选择PSO来优化，寻找最优的粒子点来作为SVM的c和g。 2、从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的质量（适应度函数中打印优化的准确度）。 3、PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解。所有的粒子具有位置(particle_positio
转载
2024-01-30 00:16:16
219阅读
文章目录一、粒子群优化算法(PSO)是什么？二、粒子群优化算法有什么用？三、粒子群优化算法的适用范围？四、算法简介(有助于理解)五、算法流程第一步：初始化第二步：计算粒子的适应度第三步：更新个体极值与全局最优解第四步：更新个体的速度和位置第五步：设置终止条件六、matlab代码实现七、运行结果1、各粒子的初始状态位置2、各粒子的状态位置变化图3、各粒子的最终收敛位置4、收敛过程七、粒子群优化算法
转载
2023-08-16 13:03:21
216阅读
目录 前言：一、PID算法分析 （1）比例系数P（2）微分时间常量D（3）积分时间常量I 二、代码模拟三、运行结果 前言：简单介绍PID算法中最简单的位置类，PID算法作为控制理论里面的万金油公式，在自动控制和精准控制方面都有着非常广的应用一、PID算法分析 PID算法的主要组成部分分为三个主要部分
PSO粒子群优化算法1. 引言粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子
转载
2024-08-09 17:51:19
38阅读
@目录系列文章项目简介一、粒子群算法（PSO）简介二、项目展示二、环境需求环境安装实例三、重要功能模块介绍1.数据预处理模块（data_create.py）2.定义粒子群优化算法（n_PSO.py）3.定义被优化CNN模型4.使用PSO优化CNN初始化学习率（ModelTrain.py）5.模型分类预测四、完整代码地址项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于：粒子群优化算法(PSO：
转载
2023-09-08 17:27:16
138阅读
一、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的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他
转载
2023-10-05 07:35:55
229阅读
本文大量参考了：国家集训队2019论文集，钟子谦，两类递推数列的性质和应用线性递推数列基本性质和判定方法一些定义：对于无限数列 \(\{a_0,a_1,\cdots\}\) 和有限非空数列 \(\{r_0=1,r_1,\cdots,r_{m-1}\}\)，若对于任意 \(p\geq m-1\)，有 \(\sum_{k=0}^{m-1}a_{p-k}r_k=0\)，则称数列 \(r\) 为数列 \(
粒子群优化算法（PSO）Particle Swarm Optimization1、 算法起源粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，
转载
2024-01-11 08:11:51
106阅读
目录一、粒子群算法的概念二、粒子群算法分析三、粒子群算法种类1.基本粒子群算法2.标准粒子群算法3.压缩粒子群算法4.离散粒子群算法四、粒子群算法流程五、例题一、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
转载
2024-08-20 20:29:00
45阅读
