Публикации по теме 'optimization-algorithms'


Основы алгоритмов оптимизации простыми словами
Оптимизация Основы алгоритмов оптимизации простыми словами Руководство, чтобы понять, как минимизировать функцию затрат в алгоритме машинного обучения. Во время учебы в магистратуре Data Science я встречал оптимизаторов на большинстве курсов. Сначала я не очень хорошо понимал концепции алгоритмов, потому что они трактовались с помощью множества математических формул, что меня еще больше сбило с толку. Затем я просмотрел несколько руководств в Интернете и, наконец, смог понять..
Использование оптимизатора Particle Swarm Optimizer для вашей модели машинного обучения
Если вы работаете над моделью машинного обучения, вы знаете, что одной из самых сложных частей является поиск оптимального набора параметров для вашей модели. Этот процесс может быть медленным и утомительным, и даже после того, как вы попробуете множество возможных комбинаций, вы все равно можете получить неоптимальные результаты. Однако многие алгоритмы оптимизации могут помочь вам найти наилучший набор параметров для вашей модели. Одним из наиболее перспективных алгоритмов..
Алгоритм градиентного спуска (типы и варианты)
Руководство для начинающих по одному из самых мощных алгоритмов оптимизации Прежде чем начать с Gradient Descent, давайте разберемся, что такое алгоритмы оптимизации: Алгоритмы оптимизации необходимы для многих моделей машинного обучения и обработки данных. Оптимизация направлена ​​на поиск набора параметров модели, которые минимизируют (или максимизируют) заданную целевую функцию. Целевая функция обычно представляет собой меру того, насколько хорошо модель справляется с..
Руководство по моделям оптимизации
Модели оптимизации — это математические модели, которые используются для поиска наилучшего решения проблемы путем максимизации или минимизации определенной целевой функции. Эти модели используются в самых разных областях, таких как исследование операций, инженерия, финансы и экономика. Их можно использовать для решения проблем, связанных с распределением ресурсов, планированием и маршрутизацией. Общие типы моделей оптимизации включают линейное программирование, целочисленное..
Часть 1: Алгоритмы оптимизации в глубоком обучении. (Алгоритмы обучения)
Часть 1: Алгоритмы оптимизации в глубоком обучении. ( Алгоритмы обучения ) Часть 2: Алгоритмы оптимизации в глубоком обучении. ( функции активации ) Часть 3: Алгоритмы оптимизации в глубоком обучении. ( Методы инициализации ) Часть 4: Алгоритмы оптимизации в глубоком обучении. ( Методы регуляризации ) Алгоритмы обучения Глубокое обучение — одна из таких областей, которая постоянно развивается благодаря доступности большего количества данных, большего количества..
Демистификация градиентного спуска
Градиентный спуск — это итеративный алгоритм оптимизации, используемый для минимизации математической функции путем итеративной корректировки значений ее входных данных. Он в основном используется в задачах машинного обучения и оптимизации. В этот момент, как и многие из вас, я тоже потерялся! Что, черт возьми это? Но потерпите меня. Начнем с более простых слов и примера. Представьте, что вы хотите спуститься с холма, чтобы достичь дна. Вы не знаете, как легче всего спуститься,..
Оптимизируйте глубокие нейронные сети с помощью Intel NNCF и PyTorch
Сообщество машинного обучения является одним из самых прогрессивных сообществ в мире, поскольку вовлеченные люди и организации постоянно совершенствуют навыки, исследования и модели машинного обучения. Это привело к публикации многочисленных статей, инструментов с открытым исходным кодом и моделей, которые облегчают жизнь инженерам машинного обучения. Большинство моделей машинного обучения с открытым исходным кодом, созданных этим сообществом, не полностью оптимизированы для работы в..