Tegishli nashrlar 'optimization'


AdaGrad optimallashtirish algoritmini tushunish: o'rganish tezligiga moslashtirilgan yondashuv
Kirish Chuqur o'rganish va mashinani o'rganish sohasida aniq va samarali natijalarga erishish uchun model parametrlarini optimallashtirish juda muhimdir. Treningni yaxshilash va konvergentsiyani tezlashtirish uchun bir qator optimallashtirish algoritmlari yaratilgan. AdaGrad (Moslashuvchan gradient algoritmi) har bir parametr uchun oldingi gradientlar asosida o‘rganish tezligini sozlaydigan shunday algoritmlardan biridir. Biz ushbu inshoda AdaGradning ichki ishlarini, uning..
Onlayn mashinani o'rganish (3-qism): Exponentiated Gradient
Avvalo, yopiq V to'plamdagi proyeksiyaning ta'rifini eslang. Esda tutingki, OSG-ni yangilash qoidasi quyidagi edi. Bir nechta oddiy algebraik manipulyatsiyalarni qo'llash orqali buni isbotlash oson: Shu nuqtai nazardan, OSD yangilash qoidasi o'zboshimchalik bilan L2-normasining ta'rifi bilan bog'liqligi aniq bo'ladi. Muayyan tanlovga bog'liq emas, balki umumiy yaqinlik tushunchasiga tayansak bo'ladimi? Javob ha. Bu Bregman divergensiyasining ta'rifi bo'lib, bu erda..
Rekursiya va Trampolin haqida
Bilasizmi, rekursiyani trambolinda qanday sakrashimizga o'xshash kontseptsiya yordamida optimallashtirish mumkin. Batafsilroq aytib beraman, rekursiyada funktsiya o'z bajarilishini tugatmasdan o'zini chaqiradi. Keyingi funktsiya chaqiruvi qaytmaguncha (yoki bajarilish tugallanmaguncha) bajarishni tugatib bo'lmaydi va bu keyingi funksiya chaqiruvlari uchun davom etadi. Bu tugallanmagan funksiya qo'ng'iroqlari to'plamini yaratadi va xotira cheklovlari tufayli stekda faqat ma'lum bir..
Chuqur o'rganishda qanday optimallashtirish va tartibga solish usullari qo'llaniladi?
"Kompyuterni ko'rish uchun chuqur o'rganish" seriyasining n°9-moddasi O'rganish bosqichida modelning eng yaxshi og'irliklari/biaslari (Vt/b) parametrlarini topish uchun optimallashtirish algoritmi qo'llaniladi. Eng koʻp ishlatiladigani “gradient descent” boʻlib, u... ustida ishlaydigan iterativ optimallashtirish algoritmidir.
Angular 8+ da aktivlaringizni optimallashtiring
Agar ilovangiz to'g'ridan-to'g'ri Internetdan mavjud bo'lsa, aktivlarni optimallashtirish muhim bo'lishi mumkin. Yaxshi strategiya yordamida siz ko'p xarajat talab qiladigan veb-trafikni kamaytirishingiz yoki ba'zi mobil yoki chekka mijozlarda tezlikni oshirishingiz mumkin. Ba'zi hollarda yuqori darajada optimallashtirilgan sahifalar Google qidiruvidagi o'rinni oshirishi mumkin. Google-ning o'zida kontentni optimallashtirish va optimallashtirish nima uchun muhimligi haqida yaxshi..
C++ Eigen paketi yordamida eng kichik kvadratli polinom moslamasi
Matritsa operatsiyalarini qanday tez bajarish kerak Ko'pincha sensor ma'lumotlari (yoki signal) bilan ishlaganda, biz ma'lumotlarning ko'pincha toza emasligini va sezilarli darajada shovqin ko'rsatishini topamiz. Bunday shovqin differensiallash, integratsiya, konvolyutsiya va boshqalar kabi keyingi matematik operatsiyalarni bajarishni qiyinlashtiradi. Bundan tashqari, agar biz avtonom avtomobilni boshqarish, robototexnikani boshqarish kabi signallarni real vaqt rejimida amalga oshirish..
Entropica Labs Rigetti kvant bulut xizmati uchun QAOA paketini chiqaradi
Yaqin muddatli kvant kompyuterlari bilan optimallashtirish Bugun biz kvant taxminiy optimallashtirish algoritmini (QAOA) amalga oshiradigan bepul va ochiq kodli dasturiy ta'minot to'plami bo'lgan "EntropicaQAOA" ning ommaviy chiqarilishini e'lon qilishdan mamnunmiz. QAOA - bu yaqin muddatli kvant kompyuterlari uchun mo'ljallangan algoritm bo'lib, u "mashinalarni o'rganish" va "diskret optimallashtirish" uchun ilovalarga ega. EntropicaQAOA to'plami hamkorimiz Rigettining Quantum..