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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(shí)驗(yàn)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(qǐng)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 ] |

銅蟲 (小有名氣)
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個(gè)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(huì)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(dú)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(jī)器學(xué)習(xí)的重點(diǎn)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 |

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