Powiązane publikacje 'optimization'


Zrozumienie algorytmu optymalizacji AdaGrad: podejście oparte na adaptacyjnym tempie uczenia się
Wprowadzenie Aby uzyskać precyzyjne i efektywne wyniki w obszarze głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego, niezbędna jest optymalizacja parametrów modelu. Stworzono szereg algorytmów optymalizacyjnych mających na celu poprawę zbieżności treningu i prędkości. AdaGrad (algorytm adaptacyjnego gradientu) to jeden z takich algorytmów, który dostosowuje szybkość uczenia się każdego parametru w oparciu o jego wcześniejsze gradienty. W tym eseju zagłębimy się w wewnętrzne..
Uczenie maszynowe online (część 3): gradient potęgowany
Przede wszystkim przypomnijmy sobie definicję rzutowania na zbiór domknięty W. Pamiętaj, że zasada aktualizacji OSG była następująca. Stosując kilka prostych manipulacji algebraicznych łatwo udowodnić, że: Z tej perspektywy staje się jasne, że zasada aktualizacji OSD jest arbitralnie powiązana z definicją normy L2. Czy możemy polegać na ogólnym pojęciu bliskości, zamiast polegać na konkretnym wyborze? Odpowiedź brzmi tak. To jest definicja rozbieżności Bregmana,..
O rekurencji i trampolinach
Czy wiesz, że rekurencję można zoptymalizować za pomocą koncepcji, która działa podobnie do sposobu, w jaki skaczemy na trampolinie. Pozwólcie, że wyjaśnię, w rekurencji funkcja wywołuje samą siebie bez kończenia własnego wykonywania. Ponieważ wykonywanie nie może zostać zakończone, dopóki nie powróci następne wywołanie funkcji (lub nie zakończy wykonywania) i dzieje się to w przypadku dalszych wywołań funkcji. Tworzy to stos niedokończonych wywołań funkcji, a ze względu na..
Jakie są metody optymalizacji i regularyzacji stosowane w głębokim uczeniu się?
Artykuł nr 9 z serii „Głębokie uczenie się dla widzenia komputerowego”. Aby znaleźć najlepsze wagi/obciążenia (W/b) parametrów modelu w fazie uczenia się, stosuje się algorytm optymalizacji. Najczęściej używanym jest „zejście gradientowe” , które jest iteracyjnym algorytmem optymalizacji działającym przez…
Zoptymalizuj swoje zasoby w Angular 8+
Jeśli Twoja aplikacja jest dostępna bezpośrednio z Internetu, ważna może być optymalizacja zasobów. Dzięki dobrej strategii możesz zmniejszyć kosztowny ruch internetowy lub zwiększyć prędkość na niektórych klientach mobilnych lub brzegowych. W niektórych przypadkach wysoce zoptymalizowane strony mogą podnieść pozycję w wyszukiwarce Google. Sam Google ma dobrą dokumentację na temat optymalizacji treści i tego, dlaczego optymalizacja jest ważna. Optymalizacja..
Dopasowanie wielomianu metodą najmniejszych kwadratów przy użyciu pakietu C++ Eigen
Jak szybko wykonywać operacje na macierzach Często podczas pracy z danymi (lub sygnałami) z czujników okazuje się, że dane często nie są czyste i wykazują znaczną ilość szumu. Taki szum utrudnia wykonywanie dalszych operacji matematycznych, takich jak różniczkowanie, całkowanie, splot itp. Ponadto taki szum stanowi duże wyzwanie, jeśli mamy wykorzystywać takie sygnały do ​​operacji w czasie rzeczywistym, takich jak sterowanie pojazdem autonomicznym, robotem ramię lub zakład..
Entropica Labs udostępnia pakiet QAOA dla usługi Quantum Cloud Service firmy Rigetti
Optymalizacja za pomocą krótkoterminowych komputerów kwantowych Dzisiaj mamy przyjemność ogłosić publiczne wydanie EntropicaQAOA , darmowego pakietu oprogramowania typu open source implementującego algorytm optymalizacji przybliżonej kwantowo (QAOA). QAOA to algorytm zaprojektowany dla krótkoterminowych komputerów kwantowych i ma zastosowanie zarówno do „uczenia maszynowego”, jak i „optymalizacji dyskretnej”. Pakiet EntropicaQAOA w pełni integruje się z Quantum Cloud Services ™..