Публикации по теме 'optimization'


Решение задач оптимизации с помощью квантового компьютера на удивление просто
Используйте алгоритм квантовой приближенной оптимизации (QAOA) для решения проблемы разделения графа. Хотите начать работу с квантовым машинным обучением? Взгляните на Практическое обучение квантовому машинному обучению с помощью Python . Вы можете получить доступ к набору данных, использованному в этом сообщении, на Kaggle по лицензии Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0) . Предположим, у вас есть задача с интенсивными вычислениями. Например, вы хотите обучить GPT-3 с..
Раскрытие скрытой силы Python: профилирование для оптимизации производительности
Профилирование — это фундаментальный метод разработки программного обеспечения, который позволяет программистам выявлять и устранять узкие места в производительности своего кода. Python предлагает несколько встроенных и сторонних инструментов профилирования, которые помогают разработчикам оптимизировать свои приложения. В этой статье мы углубимся в модули профилирования стандартной библиотеки Python, cProfile и profile , и представим два популярных сторонних профилировщика:..
NSGA-III: многоцелевая эволюционная оптимизация для аппроксимации фронта Парето
Введение NSGA-III (генетический алгоритм сортировки без доминирования III) — это современный многоцелевой эволюционный алгоритм, который направлен на решение задач оптимизации с несколькими конфликтующими целями. Основываясь на своем предшественнике NSGA-II, NSGA-III вносит улучшения в сохранение и эффективность разнообразия, позволяя более точно аппроксимировать фронт Парето. В этом эссе рассматриваются принципы, ключевые особенности и преимущества NSGA-III, подчеркивая ее значение для..
Когда лучше всего использовать форматирование строк в старом стиле Python
Форматирование строк в Python 2 использовало оператор % по модулю. Python 3 был выпущен в 2008 году и включал альтернативы форматированию строк: str.format() . Перенесемся в 2016 год, когда Python 3.6 выпустил форматированные строковые литералы (или f-строки). Может показаться иконоборчеством утверждение, что строки str.format и f не всегда предпочтительнее старого стиля, но в самой документации Python говорится, что старый стиль может быть лучше в таких случаях, как ведение..
Большое спасибо за это, это очень полезно!
Большое спасибо за это, это очень полезно! У меня небольшие проблемы с реализацией, и я хотел бы узнать, не могли бы вы помочь. Я использую пример тензорного потока переобучения изображений для классификации изображений. tensorflow/hub hub — библиотека для переноса обучения путем повторного использования частей моделей TensorFlow. github.com Я хочу профилировать оценку набора тестов, но в коде нет циклов, как в примере 3 вашего кода...
Почему методы отсечения градиента ускоряют обучение
Почему методы отсечения градиента ускоряют обучение Ускоренные методы теперь имеют теоретическое обоснование Анализ оптимизации — это активная область исследований и интереса к машинному обучению . Многие из нас, кто посещал занятия по оптимизации, узнали, что существуют ускоренные методы оптимизации, такие как ADAM и RMSProp, которые превосходят стандартный градиентный спуск во многих задачах. Хотя эти адаптивные методы широко используются, до недавнего времени не существовало..
Как ускорить и сэкономить память в вашем коде Python
Эффективный код экономит время и вычислительные ресурсы, поэтому вы можете тратить больше времени на анализ и принятие решений. Проект по науке о данных обычно включает в себя огромные наборы данных, сложные алгоритмы и ресурсоемкие вычисления.