在机器学习中,Min-Max标准法是许多算法的必要步骤,如k近邻算法、决策树等。此外,Min-Max标准法还广泛应用于图像处理、自然语言处理和时间序列分析等领域。 3.优缺点分析 Min-Max标准法的优点主要包括:简单易用、计算速度快、可扩展性强等。该方法只需要知道数据中的最大值和最小值即可进行规范化处理,计算复杂度...
我们可以看到,加上剪枝算法,我们不仅得到了相同的结果,而且减少了计算量。在实际应用中,加上剪枝算法,计算机大约需要算2*n(x/2)个结果,如果n为分支数,x为步数。相比于之前仅用极小极大算法的nx,效率提高了很多。这也就意味着,如果在象棋比赛中,假设使用极小极大的算法,计算机能往前评估7步,加上剪枝算法,计算机...
MinMax方法基于遗传算法和局部搜索,通过适应性函数对每个个体进行评估。算法通过迭代过程中选择最小和最大的适应值来进行搜索。 MinMax方法的主要步骤包括: 1.初始化种群:随机生成一组初始解作为种群。 2.评估适应度:根据适应值公式计算每个个体的适应度。 3.选择:根据适应值的大小,选择一些个体作为父代,用于生成下一...
量化是推理加速必不可少的优化环节,成熟的推理框架一般会把量化模块剥离出来形成独立的一套工具,如 Tengine、NCNN、昇腾、寒武纪都这么做,这主要是因为量化过程和硬件非强相关,解耦开来能干更多的事。 min-max 和 kl 量化算法是硬件厂商适配推理引擎的基础和标配, 其中 kl 量化深受用户喜爱,如英伟达的 TensorRT...
1. 机器学习算法中的特征归一化:在训练机器学习模型之前,通常需要对输入数据进行归一化处理,以提高模型的收敛速度和性能。Min-max标准化是其中的一种方法。 2. 图像处理中的灰度范围调整:图像的像素值通常在0到255之间,利用Min-max标准化可以将像素值映射到其他指定的范围内,从而调整图像的亮度和对比度。 3. 数据...
min-max 是最简单的量化算法,主要逻辑如下: 在Tengine 中实现 min-max 方法的主要代码如下: caseALGORITHM_MIN_MAX:{if(quant_tool.scale_file.empty()){quant_tool.scale_file="table_minmax.scale";quant_tool.activation_quant_tool();}save_graph_i8_perchannel(quant_tool.model_file.c_str(),quant_to...
其实这个定义直接就给出了min-max算法的实现过程了,从最下面的走子节点开始, 首先:第三层最左边的节点是20,方形,说明轮到我走子,按定义该节点的最优走法对应的值是20; 类似,图中已经清楚的给出了每一级的值; 可以看出对于方形节点就是取 子节点中 最大的那个,而对于三角形节点就是取子节点中最小的那个,...
综上所述,min-max标准化是一种常见的数据预处理方法,它可以将特征缩放到一个固定的范围内,消除不同特征之间的量纲影响,适用于一些对特征数值范围敏感的机器学习算法。在实际应用中,我们可以根据具体的数据情况和需求来选择合适的标准化范围,以及是否需要对特征进行标准化处理。希望本文对你理解min-max标准化有所帮助...
大家好,我是极智视界,本文剖析一下 min-max 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例。 Tengine 是 OpenAILab 开源的优秀端侧深度学习推理框架,其核心主要由 C 语言实现,包裹的功能代码嵌套了 C++。量化是推理加速必不可少的优化环节,成熟的推理框架一般会把量化模块剥离出来形成独立的一套工具,如 Ten...
min-max 是最简单的量化算法,主要逻辑如下: 在Tengine 中实现 min-max 方法的主要代码如下: case ALGORITHM_MIN_MAX:{ if (quant_tool.scale_file.empty()){ quant_tool.scale_file = "table_minmax.scale"; quant_tool.activation_quant_tool(); } save_graph_i8_perchannel(quant_tool.model_file.c_st...