Публикации по теме 'optimization-algorithms'
Задача о рюкзаке: решение грубой силой
Объяснение и реализация на Python
Задача о рюкзаке — классическая задача оптимизации в области информатики и исследования операций. Проблему можно описать следующим образом:
У вас есть набор предметов, каждый из которых имеет свой вес и ценность, а также рюкзак, который может выдержать максимальный вес. Цель состоит в том, чтобы определить наиболее ценную комбинацию предметов, которую можно положить в рюкзак, не превышая при этом его предел по весу.
Существует несколько..
Освоение искусства оптимизации: глубокое погружение в производительность нейронной сети
Нейронные сети с глубоким обучением стали популярным инструментом для широкого спектра приложений, таких как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и автономные системы. Однако обучение этих сетей может быть трудоемкой и вычислительно затратной задачей. Методы оптимизации используются для ускорения процесса обучения и повышения производительности сети. В этой статье мы рассмотрим различные методы оптимизации, используемые в глубоком обучении, и способы их..
Оптимизаторы в глубоком обучении
Обзор
Глубокое обучение — это подполе машинного обучения, которое используется для выполнения сложных задач, таких как распознавание речи, классификация текста и т. д. Модель глубокого обучения состоит из функции активации, ввода, вывода, скрытых слоев, функции потерь и т. д. Любая модель глубокого обучения пытается обобщить данные с помощью алгоритма и пытается сделать прогнозы на невидимых данных. Нам нужен алгоритм, который сопоставляет примеры входных данных с примерами выходных..
Понимание оптимизаторов в глубоком обучении: изучение различных типов
Глубокое обучение произвело революцию в мире искусственного интеллекта, позволив машинам учиться на данных и выполнять сложные задачи. Одним из ключевых компонентов глубокого обучения является оптимизация, которая включает в себя обновление весов и смещений нейронных сетей для минимизации функции потерь. Оптимизаторы играют решающую роль в процессе оптимизации, определяя направление и величину обновлений весов. В этой статье мы рассмотрим различные типы оптимизаторов, используемых в..
Неправильное использование Оптуны
Если вы последние пару лет жили под камнем, Optuna — это библиотека Python, предназначенная для оптимизации гиперпараметров.
Однако в этом посте я хотел бы сделать шаг назад и сделать что-то другое. Само по себе в библиотеке нет ничего, что заставляло бы нас заниматься машинным обучением или даже настраивать гиперпараметры.
API Оптуны
Давайте посмотрим на основные объекты, которые библиотека предоставляет нам для использования, и (в целом) на то, как они взаимодействуют:..
5 новых идей для эволюционной оптимизации
В этом блоге будет краткое введение в некоторые интересные эволюционные алгоритмы оптимизации, над которыми я работал последние несколько месяцев. Мы рассмотрим несколько методов, используя различные эволюционные подходы. Хотя мы не будем обсуждать различия между генетическими алгоритмами и эволюционными стратегиями, например, мы рекомендуем читателям отметить эти различия и изучить то, что вас интересует. Не стесняйтесь исследовать их дальше и повторно использовать код с открытым..
Оптимизация градиентного спуска
Когда дело доходит до машинного обучения, ключевым моментом является оптимизация модели. И одним из самых популярных алгоритмов оптимизации, используемых в машинном обучении, является градиентный спуск. Но что такое градиентный спуск и почему он так важен в мире машинного обучения? Кажется, я уже говорил это про XGBoost или Adaboost или что-то еще… Я не буду говорить о каждом существующем алгоритме оптимизации, я расскажу только о некоторых и перейду к чему-то более практичному...
