Публикации по теме 'optimization-algorithms'


Теория и практика настройки гиперпараметров с помощью Apache Ignite ML
Как построить лучшую модель Специалисты по обработке данных тренируют модели, используя алгоритмы обучения. Есть много разных способов построить модель линейной регрессии или модель дерева решений. Кроме того, каждый обучающий алгоритм (тренер) имеет несколько настраиваемых параметров, значения которых можно изменить до начала обучения. Каждое значение может повлиять на конечный результат (то есть на обученную модель). Что произойдет, если мы попытаемся найти лучшие значения..
Ограниченная и неограниченная оптимизация, теория и реализации вместе с SVM
Заявление об ограничении ответственности: это очень объемное сообщение в блоге, включающее математические доказательства и реализации на Python для различных алгоритмов оптимизации . Оптимизация, одна из самых интересных тем в области машинного обучения. Большинство проблем, с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни, решаются с помощью методов численной оптимизации. В этом блоге давайте подробно рассмотрим некоторые базовые алгоритмы численной оптимизации для поиска локальных..
Другой метод оптимизации нейронной сети и начало изучения Tableau
27/08/2021 Я закончил вторую неделю специализации по улучшению глубоких нейронных сетей. Он по-прежнему будет сосредоточен на том, как быстрее обучить нейронную сеть и оптимизировать нейронную сеть. Мини-пакетный градиентный спуск Во-первых, это будет мини-пакетный градиентный спуск. Это очень помогает обучать нейронную сеть намного быстрее. Хотя векторизация используется для эффективного вычисления вычислений, она может не справиться с огромным размером выборки (например, от 5 000..
TSP и цветы
Я был в библиотеке в закрытой секции и прочитал что-то довольно странное о редком отрывке из теории графов. Называется, насколько я понимаю, Цветком. По крайней мере, я чувствовал себя Томом Риддлом, когда случайно познакомился с алгоритмом цветения Эдмонда во время участия в «TPS 2018 Prime Paths kaggle Competition . Соперничали со мной и в конечном итоге заняли первое место Келд Хелсгаун и Уильям Кук, написавшие книги о TSP. Кук написал В погоне за коммивояжером , а Хельсгаун..
Оптимизаторы глубокого обучения - сложно? Нет.
Упрощение понимания оптимизаторов Вы сказали оптимизация? - Ого, чувак, это какая-то сверхсложная математика; правильно? правильно? Неправильный! Большинство людей уклоняются от алгоритмов оптимизации, поскольку они в основном достижимы, написав строку кода в PyTorch или TensorFlow. Однако, что касается обучения нейронной сети, алгоритмы оптимизации чаще всего являются факторами, которые вносят наибольший вклад в обученную модель. Они имеют полное право голоса в том, как..
Что такое градиентный спуск? Как это работает?
Цель — понять градиентный спуск и как он работает, шаг за шагом. Градиентный спуск Градиентный спуск – это алгоритм оптимизации , который используется для минимизации функции путем медленного перемещения в направлении наискорейшего спуска, который определяется отрицательным значением градиента. Он используется для обновления параметров в машинном обучении, например коэффициент регрессии в линейной регрессии и веса в нейронной сети . . Давайте рассмотрим пример задачи..
Что такое алгоритм обучения на основе обучения (TLBO)
Судя по заголовку, вы достаточно любопытны, чтобы узнать что-нибудь об этом прекрасном алгоритме оптимизации. Итак, позвольте мне объяснить вам. Что такое алгоритм оптимизации? Итак, пошаговая процедура получения оптимального значения (максимума или минимума) целевой функции называется алгоритмом оптимизации . От генетического алгоритма до оптимизации роя частиц (PSO) существует множество алгоритмов, которые можно выбрать в зависимости от типа нашей проблемы. Что такое..