3.1 案例背景 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法. 其基本要素包括:染色体编码方法.适应度函数.遗传操作和运行参数. 非线性函数:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个个体都包含了一 个网络所有权值和阔值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传算法通过选择.交叉和变异操作找到最优适应度值对应个

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便

题目下载[传送门] 题目简述:识别图片中的数字,训练该模型,求参数θ. 出现了一个问题:虽然训练的模型能够有很好的预测准确率,但是使用minimize函数时候始终无法成功,无论设计的迭代次数有多大,如下图: import numpy as np import scipy.io as scio import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as op # X:5000*400 # Y:5000*10 # a1:5000*401(后500

摘要:这篇文章将讲解TensorFlow如何保存变量和神经网络参数,通过Saver保存神经网络,再通过Restore调用训练好的神经网络. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十一.Tensorflow如何保存神经网络参数 丨[百变AI秀]>,作者: eastmount. 一.保存变量 通过tf.Variable()定义权重和偏置变量,然后调用tf.train.Saver()存储变量,将数据保存至本地"my_net/save_net.ckpt"文件中. # -*

摘要 参数调优内容: 1. 内存利用方面 2. 日志控制方面 3.文件IO分配,空间占用方面 4. 其它相关参数 一  摘要 通过参数提高MYSQL的性能.核心思想如下:         1 提高mysql内存大小.           这是最重要的参数.增大MYSQL内存可以把操作都在内存中执行.Innodb的缓冲池会缓存数据和索引,所以不需要给系统的缓存留空间,如果只用Innodb,可以把这个值设为内存的70%-80%.  修改配置文件或者参数innodb_buffer_pool_size

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5eaf88f10100gkrq.html Nginx use参数分析对比 下图对比了poll select epoll和kqueue的性能.select和poll是一个级别的,epoll和kqueue是一个级别的,相差不多.epoll用在linux上,kqueue用在bsd上,不能物理上共存.如果你的服务器cpu较好,linux内核新,可考虑用epoll. 如何选择: freebsd :kqueue linux 2.6 :ep

在TensorFlow中变量的作用是保存和更新神经网络中的参数,需要给变量指定初始值,如下声明一个2x3矩阵变量 weights =tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=1)) 在这段代码中tf.random_normal([2,3], stddev=1)会产生一个2x3的矩阵,矩阵中的元素是均值为0,标准差为2的随机数.tf.random_normal()可以通过参数mean来指定平均值,不指定默认0. 函数名称 随机数分布 主要参数 tf.ra

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5eaf88f10100gkrq.html Nginx use参数分析对比 下图对比了poll select epoll和kqueue的性能.select和poll是一个级别的,epoll和kqueue是一个级别的,相差不多.epoll用在linux上,kqueue用在bsd上,不能物理上共存.如果你的服务器cpu较好,linux内核新,可考虑用epoll. 如何选择: freebsd :kqueue linux 2.6 :ep

centos7优化内核参数详解 原文:http://blog.csdn.net/xiegh2014/article/details/52132863 cat /etc/sysctl.conf #CTCDN系统优化参数 #关闭ipv6 net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1 net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1 # 避免放大攻击 net.ipv4.icmp_echo_ignore_broadcasts = 1 # 开启恶意icm

Nginx 核心配置-可优化配置参数 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.nginx的官网查看指令帮助信息方法 1>.打开nginx的官网(https://nginx.org/),如下图所示,点击"documentation" 2>.下拉菜单,如下图所示,选择"Alphabetical index of directives" 3>.搜索你要查询的指令 4>.查看你搜索指令的帮助信息,如下图所示,官方还提供了

内容预览: step(closure) 进行单次优化 (参数更新). 参数: closure (callable) –...~ 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的...~ 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的...~ torch.optim torch.optim是一个实现了各种优化算法的库.大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法.

在上一节中,我们介绍了如何使用Pytorch来搭建一个经典的分类神经网络.一般情况下,搭建完模型后训练不会一次就能达到比较好的效果,这样,就需要不断的调整和优化模型的各个部分.从而引出了本文的主旨:如何优化模型. 在本节中,我们将介绍从数据集到模型各个部分的调整,从而可以有一个完整的解决思路. 1.数据集部分 1.1 数据集划分 一般情况下,我们会把数据集分成三个部分:训练集,验证集和测试集.依据数据集的大小,如果数据集比较大,数万或数十万个,可以将数据集采用7:2:1或8:1:1的比例来划分.

安装好Linux裸机后(安装请参考:http://blog.itpub.net/26230597/viewspace-1380155/),还需要在其上安装一些基础组件,一般是手动一个个安装,比较繁复也许会遗漏,下面整理了下,做成一个脚本,每次run下这个脚本就完成了基础组件的安装了,并且附带优化了Linux的内核参数.1,先配置网络,check配置为最原始的状态[root@wgq_idc_web_1_50 ~]# more ifcfg-eth0 DEVICE=eth0TYPE=EthernetU

1.目的: 通过根据服务器目前状况,修改Mysql的系统参数,达到合理利用服务器现有资源,最大合理的提高MySQL性能. 2.服务器参数: 32G内存.4个CPU,每个CPU 8核. 3.MySQL目前安装状况. MySQL目前安装,用的是MySQL默认的最大支持配置.拷贝的是my-huge.cnf.编码已修改为UTF-8.具体修改及安装MySQL,可以参考<<Linux系统上安装MySQL 5.5>>帮助文档. 4.修改MySQL配置 打开MySQL配置文件my.cnf vi  

1.目的: 通过根据服务器目前状况,修改Mysql的系统参数,达到合理利用服务器现有资源,最大合理的提高MySQL性能. 2.服务器参数: 32G内存.4个CPU,每个CPU 8核. 3.MySQL目前安装状况. MySQL目前安装,用的是MySQL默认的最大支持配置.拷贝的是my-huge.cnf.编码已修改为UTF-8.具体修改及安装MySQL,可以参考<<Linux系统上安装MySQL 5.5>>帮助文档. 4.修改MySQL配置 打开MySQL配置文件my.cnf vi  

脚本优化-Parameter List参数类型介绍 by:授客 QQ:1033553122 篇幅问题,这里采用网盘下载的方式和大家分享: 百度网盘分享: 链接: http://pan.baidu.com/s/1kT9kbf5 密码: 1hb3 打开上述链接,输入密码后可提取 阅读下篇: 脚本优化-参数化之Parameter List参数取值

max_connections:允许客户端并发连接的最大数量,默认值是151,一般将该参数设置为500-2000max_connect_errors:如果客户端尝试连接的错误数量超过这个参数设置的值,则服务器不再接受新的客户端连接.可以通过清空主机的缓存来解除服务器的这种阻止新连接的状态,通过FLUSH HOSTS或mysqladmin flush-hosts命令来清空缓存.这个参数的默认值是100,一般将该参数设置为100000. interactive_timeout:Mysql关闭交互连接

1.hive参数优化之默认启用本地模式 启动hive本地模式参数,一般建议将其设置为true,即时刻启用: hive (chavin)> set hive.exec.mode.local.auto;     hive.exec.mode.local.auto=false 2.设置hive执行模式 hive (default)> set hive.mapred.mode; hive.mapred.mode=nonstrict 参数hive.mapred.mode控制着hive的执行模式,如果设置

配置方式: java [options] MainClass [arguments] options - JVM启动参数. 配置多个参数的时候,参数之间使用空格分隔. 参数命名: 常见为 -参数名 参数赋值: 常见为 -参数名=参数值 | -参数名:参数值 内存参数: -Xms:初始堆大小,JVM启动的时候,给定堆空间大小. -Xmx:最大堆大小,JVM运行过程中,如果初始堆空间不足的时候,最大可以扩展到多少. -Xmn:设置年轻代大小.整个堆大小=年轻代大小+年老代大小+持久代大小.持久代一般