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smdgbc銅蟲 (小有名氣)
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[求助]
當(dāng)前流行的可用于參數(shù)優(yōu)化的有哪些算法？
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要做的東西：根據(jù)輸入，實驗得出輸出。然后建立模型或者什么東東，要求可以根據(jù)要求的輸出，求輸入的優(yōu)化值應(yīng)該是多少。 我知道的可以用 遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法結(jié)合，等 請問當(dāng)前流行的還有哪些算法可以做一些優(yōu)化 尤其是比以上我說的那幾種效果好的算法 [ Last edited by smdgbc on 2011-5-6 at 12:00 ] |
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smdgbc
銅蟲 (小有名氣)
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2樓2011-05-06 12:00:56
【答案】應(yīng)助回帖
smdgbc(金幣+10): 2011-05-15 13:51:18
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個人認(rèn)為沒必要一來就接觸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)化算法很多很多，現(xiàn)在有優(yōu)化理論的教科書，上面全是多元連續(xù)函數(shù)優(yōu)化算法 有組合數(shù)學(xué)教科書，其中涵蓋組合優(yōu)化算法 最常見的也是一般都會選用的是最小均方誤差準(zhǔn)則下的梯度法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要就這來的 另外的一如免疫算法，退火算法就和遺傳算法有類似之處 另外一些離子群優(yōu)化也是比較獨到的啟發(fā)式優(yōu)化算法 另外一些什么拉格朗日法，牛頓法也都是優(yōu)化方法 機器學(xué)習(xí)的重點就在建立模型，而其中最常見的迭代常采用梯度法，這是最基本的了哦 |
3樓2011-05-12 01:07:42
4樓2011-05-12 01:11:21
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