Publicații conexe 'optimization'


Înțelegerea algoritmului de optimizare AdaGrad: o abordare adaptivă a ratei de învățare
Introducere Pentru a obține rezultate precise și eficiente în domeniul învățării profunde și al învățării automate, este esențial să optimizați parametrii unui model. Au fost creați o serie de algoritmi de optimizare pentru a îmbunătăți antrenamentul și accelerarea convergenței. AdaGrad (Adaptive Gradient Algorithm) este un astfel de algoritm care ajustează rata de învățare pentru fiecare parametru în funcție de gradienții anteriori. Vom aprofunda în funcționarea interioară a..
Învățare automată online (Partea 3): Gradient exponențiat
În primul rând, amintiți-vă definiția proiecției pe o mulțime închisă W. Amintiți-vă că regula de actualizare a OSG a fost următoarea. Aplicând câteva manipulări algebrice simple, este ușor de demonstrat că: Din această perspectivă, devine clar că regula de actualizare a OSD este legată în mod arbitrar de definiția normei L2. Ne putem baza pe o noțiune generală de proximitate în loc să depindem de o alegere specifică? Raspunsul este da. Aceasta este definiția..
Despre recursire și trambulina
Știați că recursiunea poate fi optimizată folosind un concept care funcționează similar modului în care sărim pe o trambulină. Permiteți-mi să detaliez, în recursivitate o funcție se autoinvocă fără a-și termina propria execuție. Deoarece execuția nu poate fi terminată până când următorul apel de funcție revine (sau execuția terminată) și aceasta continuă pentru apeluri de funcție ulterioare. Acest lucru creează o stivă de apeluri de funcții neterminate și, din cauza constrângerilor..
Care sunt metodele de optimizare și regularizare utilizate în Deep Learning?
Articolul nr. 9 din seria „Deep Learning for Computer Vision”. Pentru a găsi cei mai buni parametri de pondere/distorsiuni (W/b) ai unui model în timpul fazei de învățare, se folosește un algoritm de optimizare. Cel mai folosit este „coborârea gradientului” , care este un algoritm de optimizare iterativ care operează pe...
Optimizați-vă activele în Angular 8+
Dacă aplicația dvs. este disponibilă direct de pe Internet, optimizarea activelor poate fi importantă. Cu o strategie bună, puteți reduce traficul web costisitor sau puteți câștiga viteză pe unii clienți de telefonie mobilă sau edge. În unele cazuri, paginile foarte optimizate pot crește rangul într-o căutare pe Google. Google însuși are o documentație bună despre optimizarea conținutului și de ce este importantă optimizarea. Optimizarea eficienței..
Fitting polinomial cel mai mic pătrat folosind pachetul Eigen C++
Cum să faci operații cu matrice într-un mod rapid Adesea, în timp ce lucrăm cu datele senzorului (sau semnal), constatăm că datele nu sunt adesea curate și prezintă o cantitate semnificativă de zgomot. Un astfel de zgomot îngreunează efectuarea de alte operații matematice, cum ar fi diferențierea, integrarea, convoluția etc. În plus, un astfel de zgomot reprezintă o mare provocare dacă dorim să folosim astfel de semnale pentru operațiuni în timp real, cum ar fi controlul unui vehicul..
Entropica Labs lansează pachetul QAOA pentru serviciul Quantum Cloud al Rigetti
Optimizarea cu calculatoare cuantice pe termen scurt Astăzi suntem încântați să anunțăm lansarea publică a EntropicaQAOA , un pachet software gratuit și open source care implementează algoritmul de optimizare cuantică aproximativă (QAOA). QAOA este un algoritm conceput pentru calculatoare cuantice pe termen scurt și are aplicații atât pentru „învățare automată”, cât și pentru „optimizare discretă”. Pachetul EntropicaQAOA se integrează pe deplin cu „Quantum Cloud Services”™ (QCS) al..