Light | 计算全息的逆问题求解_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper

图8:一阶梯度下降:随机梯度下降(SGD)·二阶梯度下降在判断损失函数下降方向的基础上,通过二阶梯度运算进一步寻找损失函数下降最快的方向,从而搜索到更大范围内的最优解,如图9所示,代表性算法为拟牛顿法(Quasi-NewtonMethod)。图9:二阶梯度下降:拟牛顿法三、初始化条件初始化条件在计算全息的非凸优化...

模型篇P1:机器学习基本概念|算法|拟合|神经网络|视频生成模型...

共轭梯度法(ConjugateGradientMethod):这种方法结合了梯度下降法和牛顿法的优点,能够在不需要计算Hessian矩阵的情况下,实现超线性收敛。拟牛顿法(Quasi-NewtonMethods):这类方法试图通过估计Hessian矩阵或其逆矩阵来接近牛顿法的性能,而无需真正计算Hessian矩阵。常见的拟牛顿法有BFGS和L-BFGS。优化器(Optimizers):...

非凸优化算法在深度学习模型训练中的应用与优化

常见的二阶优化算法包括牛顿法、共轭梯度法和L-BFGS算法等。二、非凸优化算法在深度学习中的优化2.1收敛速度提升由于深度学习模型的复杂性,传统的梯度下降法在训练过程中往往需要经过大量的迭代才能收敛到较好的结果。而非凸优化算法可以通过引入更加有效的参数更新策略,加速模型的收敛速度。例如,自适应学习率算法可...

不得不看的机器学习面试60题!含泪码完

DBN是深度信念网络,每一层是一个RBM,整个网络可以视为RBM堆叠得到,通常使用无监督逐层训练,从第一层开始,每一层利用上一层的输入进行训练,等各层训练结束之后再利用BP算法对整个网络进行训练。问16:采用EM算法求解的模型有哪些,为什么不用牛顿法或梯度下降法?用EM算法求解的模型一般有GMM或者协同过滤,k-mea...

深度学习优化入门:Momentum、RMSProp 和 Adam

牛顿法梯度下降是一阶优化方法。它只考虑损失函数的一阶导数,而不考虑更高阶的导数。这基本上意味着它不知道损失函数的曲率。它只能说明损失是否下降以及下降的速度,而不能区分曲线是平坦的,向上的,还是向下的。之所以会发生这种现象,是因为梯度下降只关心梯度,就好像上图中红色的点,三个曲线在这一点上的梯度是...

【机器学习基础】常见的几种最优化方法

常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法等等(www.e993.com)2024年11月20日。1.梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法是最早最简单,也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单,当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局解。一般情况下,其解不保证是全局最优解,梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的...

海上风电机组电气设备状态检修技术研究现状与展望

有学者采用小波神经网络方法实现发电机状态评价与故障预警；有学者建立了一种运行工况自适应神经网络故障预警模型，利用SCADA数据监测风机关键部件的健康状况；有学者采用基于LevenbergMarquadt梯度下降法和牛顿法的BP（backpropagation）神经网络实施状态评价。有学者从数据挖掘的角度分析对发电机轴承温度影响最大的参数，在...

学界| 带引导的进化策略:摆脱随机搜索中维数爆炸的魔咒

我们的想法是跟踪一个低维子空间,这个子空间是由优化过程中代理梯度的最近历史定义的(受拟牛顿法启发),我们称之为引导子空间。然后,我们优先在这个子空间内执行有限差分随机搜索(就像在进化策略中那样)。通过将搜索样本集中在真实梯度具有非负支持的低维子空间中,我们可以显著减小搜索方向的方差。本文的贡献如下:...

启发式算法在最优化问题求解中的应用与实践

解决最优化问题的方法被称为最优化方法,常见的最优化方法有以下几类:1)梯度下降法;2)牛顿法;3)共轭梯度法;4)拉格朗日乘数法;5)启发式算法。这五类算法每一种都有自己适用的场景和其优势,因此在解决最优化问题前,分析应用场景,选取合适的最优化方法是首要任务。计算机科学的两大基础目标是:发现可证明其执行...