前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

1 Mini-batch梯度下降 在做梯度下降的时候,不选取训练集的所有样本计算损失函数,而是切分成很多个相等的部分,每个部分称为一个mini-batch,我们对一个mini-batch的数据计算代价,做完梯度下降,再对下一个mini-batch做梯度下降.比如500w个数据,一个mini-batch设为1000的话,我们就做5000次梯度下降(5000个mini-batch,每个mini-batch样本数为1000,总共500w个样本). 对于batch梯度下降(每次计算所有的样本),随着迭代

前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

从ACM会议分析我国计算机科学近十年发展情况 来源:<中国计算机学会通讯>2015年第10期<专栏> 作者:陈 钢 2006年,承蒙李国杰院士推荐,<中国计算机学会通讯>发表了我的一篇文章“从ACM会议论文数量看差距”.该文就中国大陆学者在ACM会议上论文发表情况,将中国计算机科学同国际水平进行了比较和分析.得出的结论是,从论文发表角度看,当时中国的计算机科学同国外的差距非常大,尤其是在顶级会议上,中国的论文凤毛麟角,在不少重要会议上甚至是0.近十年来,中国计算机学术界

文章核心 其实,本不想把标题写的那么恐怖,只是发现很多人干了几年 Java 以后,都自认为是一个不错的 Java 程序员了,可以拿着上万的工资都处宣扬自己了,写这篇文章的目的并不是嘲讽和我一样做 Java 的同行们,只是希望读者看到此篇文章后,可以和我一样,心平气和的争取做一个优秀的程序员. 腾讯工作近十年大佬:不是我打击你!你可能真的不会写Java 讲述方向 由于一直从事移动互联网相关工作,Java 开发中经常和移动端打交道或者做一些后端的工作,所以本篇文章更可能涉及和移动端的交互或者与后端的

优化算法-BFGS BGFS是一种准牛顿算法, 所谓的"准"是指牛顿算法会使用Hessian矩阵来进行优化, 但是直接计算Hessian矩阵比较麻烦, 所以很多算法会使用近似的Hessian, 这些算法就称作准牛顿算法(Quasi Newton Algorithm). 1. 牛顿算法(Newton Algorithm) 牛顿算法考虑了函数的二阶单数, 是一种二阶优化方法, 并且是所有其他二阶优化方法的鼻祖. 作为对比, 梯度下降(Gradient Descent)只考虑了函数的一阶导数

首先定义:待优化参数:  ,目标函数: ,初始学习率 . 而后,开始进行迭代优化.在每个epoch  : 计算目标函数关于当前参数的梯度:  根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量:, 计算当前时刻的下降梯度:  根据下降梯度进行更新:  掌握了这个框架,你可以轻轻松松设计自己的优化算法. 一阶动量.二阶动量概念的引入,一个框架纳入所有优化算法,更清晰 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,

原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优.关于SMO最好的资料就是他本人写的<Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machi

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}--x^{(1000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分后的mini-batch. 注意区分该系列教学视频的符号标记: 小括号() 表示具体的某一个元素,指一个

Optimization Algorithms优化算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.6 动量梯度下降法(Momentum) 另一种成本函数优化算法,优化速度一般快于标准的梯度下降算法. 基本思想:计算梯度的指数加权平均数并利用该梯度更新你的权重 假设图中是你的成本函数,你需要优化你的成本函数函数形象如图所示.其中红点所示就是你的最低点.使用常规的梯度下降方法会有摆动这种波动减缓了你训练模型的速度,不利于使用较大的学习率,如果学习率使用过大则可能会偏离函数的范围.为

Optimization Algorithms优化算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.3 指数加权平均 举个例子,对于图中英国的温度数据计算移动平均值或者说是移动平均值(Moving average). 大体公式就是前一日的V值加上当日温度的0.1倍,如果用红线表示这个计算数值的话就可以得到每日温度的指数加权平均值. \[V_{t}=\beta V_{t-1}+(1-\beta)\theta_{t}\] 对于\(\theta\)的理解,你可以将其认为该数值表示的是\

要求: TSP 算法(Traveling Salesman Problem)是指给定 n 个城市和各个城市之间的距离,要 求确定一条经过各个城市当且仅当一次的最短路径,它是一种典型的优化组合问题,其最优 解得求解代价是指数级的.TSP 问题代表一类优化组合问题,在实际工程中有很多应用,如 计算机联网.电子地图.交通诱导等,具有重要的研究价值.遗传算法和禁忌搜所算法都是 是一种智能优化算法,具有全局的优化性能.通用性强.这种算法一般具有严密的理论依据, 理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优

粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. 实例分析1: 根据PSO算法思路求y最大值 ,其中x取值区间为[-5,5] matlab代码如下: %% I. 清空环境 clc clear all %% II. 绘制目标函数曲线图 x = -5:0.01:5; y = 2.1*(1-x+5*x.^3

参考链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las

原文网址:http://www.dce.com.cn/dalianshangpin/yw/fw/ywzy/jyywzy/498201/1500371/index.html   大连商品交易所 新套利撮合算法FAQ 1.新套利撮合算法主要在哪些方面做了优化? 减少推导次数,优化了推导和撮合效率.老撮合只推导同一套利合约中的最优套利订单:新撮合推导同一套利合约中的最优价位的所有套利订单. 新套利撮合保留了更多的成交机会,推导更为透彻.老撮合推导价不是最优价则取消此次推导:新撮合当推导价不是最优价时推

动手写点东西是学习新知识很重要的一个阶段.之前用 Python 和 JavaScript 实现优化算法,现在用 Golang 来实现.语法上略有不爽,某些C语言的思维又回来了. - Golang 用 package 来组织代码,同一 package 下不同文件之间的标识符是共享的,不能包含两个相同名称的函数.而且只有 package main 能够包含 main 函数.所以将公用的函数提取出来,放在package common.同时,每种例子程序移动到 examples 目录下. - 在 Cle

[论文标题]一种多尺度协同变异的微粒群优化算法 (2010) [论文作者]陶新民,刘福荣, 刘  玉 , 童智靖 [论文链接]Paper(14-pages // Single column) [摘要] 分析了变异操作对微粒群算法(PSO)的影响,针对变异单一,收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点,提出一种新的多尺度协同变异的粒子群优化算法,并证明了该算法以概率 1 收敛到全局最优解.该算法采用多尺度高斯变异机制实现局部解逃逸.在算法的初期阶段,利用大尺度变异及均匀变异算子能够实现全局最优解空间的快

什么是SVM SVM是Support Vector Machine(支持向量机)的英文缩写,是上世纪九十年代兴起的一种机器学习算法,在目前神经网络大行其道的情况下依然保持着生命力.有人说现在是神经网络深度学习的时代了,AI从业者可以不用了解像SVM这样的古董了.姑且不说SVM是否真的已经没有前途了,仅仅是SVM在数学上优美的推导就值得后来者好好欣赏一番,这也是笔者迄今为止见过机器学习领域最优美的数学推导. 和大多数二分类算法一样,SVM算法也是致力于在正例和反例之间找出一个超平面来将它们区分开来

算法学习自:MATLAB与机器学习教学视频 1.粒子群优化算法概述 粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解,用位置.速度和适应度值三项指标表示该粒子特征. • 粒子在解空间中运动,通过跟踪个体极值Pb