?欢迎来到本博客博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。/>座右铭：行百里者，半于九十。本文介绍了一种基于光伏系统的架构，该系统由光伏、电池、转换器、PI控制器、逆变器和充电控制器...
参考文献:Hyperband:Bandit-BasedConfigurationEvaluationforHyperparameterOptimization机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batchsize,filtersize等)有密切的关系。最开始为了找到一个好的超参数，通常都是靠人工...
最优化问题的分类1）无约束和有约束条件；2）确定性和随机性最优问题（变量是否确定）；3）线性优化与非线性优化（目标函数和约束条件是否线性）；4）静态规划和动态规划（解是否随时间变化）。使多个目标在给定区域同时尽可能最佳，多目标优化的解通常是一组均衡解(...
TSP问题（TravelingSalemanProblem，旅行商问题）是这样的一个问题：给定一些城市或者每对城市之间的距离，求解访问完每一座城市并回到最初出发点城市的最短回路。它是组合优化中的NP困难问题，在运筹学和理论计算科学中有非常重要的意义。许多优化算法都是以它作为性能衡量基准。TSP问题在...
前提：需要安装navigation包，才可以运行move_base。move_base包默认算法：全局路径规划：Dijkstra；局部路径规划：航迹推算；A*、Dijkstra属于全局路径规划、DWA属于局部路径规划。move_base.launch文件需要添加以下内容：整体的move_base.l...
深度学习有一个melody：model,evaluation,loss,optimization,anddataset.它们相互交织，每个部分都对最终的performance有一定影响。所以其实脱离了melody单独谈optimization是耍流氓行为。实际应用中肯定是要结...
Python代码链接放文末。本文参考了很多张军老师《计算智能》的第六章知识。本文来源：粒子群优化算法1.1粒子群优化算法简介粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。PSO模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食...
所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，如果说网络参数初始化（模型迭代的初始点）能够决定模型是否收敛，那优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。了解不同优化算法的原理及其超参数的作用将使我们更有效的调整优化器的超参数，从而提高模型的...
服务热线
截屏，微信识别二维码
微信号：wixin888
（点击微信号复制，添加好友）
打开微信
