综上， 对于神经网络的优化，常用梯度下降等较为高效的方法。梯度下降算法类有SGD、Momentum、Adam等算法...
梯度下降是优化神经网络的最流行算法,主要用于更新神经网络模型的权重,也就是以某个方向更新、调整模型参数,以便最小化损失函数。 我们都知道训练神经网络基于一种称为反向传播的著名技术。在神经网络的训练中,我们首先进行前向传播,计算输入信号和相应权重的点积,接着应用激活函数,激活函数在将输入信号转换为输出信号的...
单层神经网络:是最基本的神经元网络形式(每一列为一层),所有输入向量都是同一向量,由于每个神经元都会产生一个标量结果,所以单层神经元的输出是一个向量,向量的维数等于神经元的数量。 感知机:由两层神经网络组成,输入层接收外界的信号传递给输出层,输出层是MP-神经元模型。它的作用是把一个n维向量空间用一个超平...
遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程的一种自适应的全局优化搜索算法,通过借助遗传学的原理,经过自然选择、遗传、变异等作用机制进而筛选出具有适应性更高的个体(适者生存)。遗传算法从20世纪七八十年代的诞生到现在主要集中的适用范围为:NP问题(指存在多项式算法能够解决的非决定性问题)、非线性、多峰函数...
是一种用于自动超参数优化的贝叶斯优化算法。它由Jasper Snoek等人在2012年提出,并用于超参数优化问题。
研究方向 |高效机器学习、神经网络优化 We should use the special structure properties of f(for example f is a given by a neural network)to optimize it faster, instead of purely relying on optimization algorithms. ―Yuanzhi Li Adam 虽然称作”通用“优化算法,虽然在大语言模型等 Transformer 架构上表现...
5. 描述如何使用TensorFlow框架进行深度学习模型训练。6. 解释什么是强化学习,并描述其应用场景。7. 请列举三种常用的自然语言处理(NLP)技术。8. 描述如何使用Python中的TensorFlow库进行图像识别。9. 解释什么是机器学习中的过拟合现象,并描述如何解决。10. 简述神经网络的优化算法,如梯度下降、Adam等。 搜索...
神经网络、模糊理论均可归结为无监督学习及有监督学习,进化算法为仿生全局优化方法,算法特点是随机搜索与隐并行计算,不易陷于局部极值点,在城市交通控制中常用于解决静态的信号配时优化。监督学习一般需要预先获得训练样本的类别;而无监督学习的训练样本并不需知道类别信息,但是需要获取每种类别的先验概率及类别的数量。