1.1.3 算法 如前所述,程序是解决某个问题的指令序列。编程解决一个问题时,首先要找出解决问 题的方法,该解决方法一般先以非形式化的方式表述为由一系列可行的步骤组成的过程,然 后才用形式化的编程语言去实现该过程。这种解决特定问题的、由一系列明确而可行的步骤 组成的过程,称为算法(algorithm①)。算法表达了解决问题的核心步骤,反映的是程序的解 题逻辑。 算法其实并不是随着计算机的发明才出现
Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均 [1]。下面我们来介绍这个算法。 算法 Adam算法使用了动量变量$\boldsymbol{v}_t$和RMSProp算法中小批量随机梯度按元素平方的指数加权移动平均变量$\boldsymbol{s}_t$,并在时间步0将它们中每个元素初始化为0。给定超参数$0 \leq \beta_1 < 1$(算法作者建议设为0.9
除了RMSProp算法以外,另一个常用优化算法AdaDelta算法也针对AdaGrad算法在迭代后期可能较难找到有用解的问题做了改进 [1]。有意思的是,AdaDelta算法没有学习率这一超参数。 算法 AdaDelta算法也像RMSProp算法一样,使用了小批量随机梯度$\boldsymbol{g}_t$按元素平方的指数加权移动平均变量$\boldsymbol{s}_t$。在时间步0,它的所有元
我们在“AdaGrad算法”一节中提到,因为调整学习率时分母上的变量$\boldsymbol{s}_t$一直在累加按元素平方的小批量随机梯度,所以目标函数自变量每个元素的学习率在迭代过程中一直在降低(或不变)。因此,当学习率在迭代早期降得较快且当前解依然不佳时,AdaGrad算法在迭代后期由于学习率过小,可能较难找到一个有用的解。为了解决这一问题,RMSProp算法对AdaGrad算法做了一点小小
在之前介绍过的优化算法中,目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。举个例子,假设目标函数为$f$,自变量为一个二维向量$[x_1, x_2]^\top$,该向量中每一个元素在迭代时都使用相同的学习率。例如,在学习率为$\eta$的梯度下降中,元素$x_1$和$x_2$都使用相同的学习率$\eta$来自我迭代: $$x_1 \leftarrow x_1 - \eta \f
当你编写一个针对一类问题的通用解法,而非针对某一个问题的特定解法时,你就写出了一个算法。我在第一章提到过这个词,但是没有给出详细定义。这也不太好定义,所以我会试用多种方式进行定义。 首先,考虑一些不是算法的问题。当你学习个位数乘法时,你可能会背乘法表。实际上你记住的是100个特定解法,这种知识并不是真正意义的算法。 但是,如果你很“懒”,你可能学习一些作弊技巧。比如,求n与9的乘积,你可以在第一位
算法策略 分治法T(n)=O(nlogn) 将问题分解成规模较小、相互独立的子问题,各个击破,分而治之。 归并排序 将数列分为几个序列片段,逐趟两两归并,到底层归并成有序数列 最大子段和问题 动态规划法T(n)=O(nW) 将问题分解成互不独立子问题,保存子问题解,需要时再用,例如多项式时间算法 0/1背包问题 LCS最长公共子序列 贪心/贪婪法T(n)=O(n) 不从整体最优考虑,只根据当前信息
一、前言 上一章《Memcached源码分析 - Memcached源码分析之增删改查操作(5) 》中,我们讲到了SET命令的操作。当客户端向Memcached服务端SET一条缓存数据的时候,会将生成的Item地址挂到LRU的链表结构上。这一章节,我们主要讲一下Memcached是如何使用LRU算法的。 LRU:是Least Recently Used 近期最少使用算法。 二、Memcached的
名称 原理 复杂度 插入排序 对于元素索引i(i>=1),从头开始,若能找到比 a[i] 大对元素 a[j],则记录 a[i] 的值,将索引 j~i-1 的元素向后移动一位,使用 a[i] 替换 a[j]。优化思路:针对数组可以采用二分查找找到当前元素的插入位置,链表不需要位移操作。 O(n^2/2) 选择排序 从当前元素开始遍历,记录最小值的索引,根据索引交换当前值的最小值,选择排序每次选出最小
问题内容: 在MySQL中,哪种方式计算行数应该更快? 这个: 或者,替代方案: 有人会认为第一种方法应该更快,因为在内部确定类似情况时,这显然是数据库领域,而数据库引擎应该比其他任何人都要快。 问题答案: 当您使用count列索引时,它将是最好的结果。使用 MyISAM 引擎的Mysql 实际上存储行数,每次尝试对所有行进行计数时,它都不会对所有行进行计数。(基于主键的列) 使用PHP计数行不是
本文向大家介绍python科学计算之scipy——optimize用法,包括了python科学计算之scipy——optimize用法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 写在前面 SciPy的optimize模块提供了许多数值优化算法,下面对其中的一些记录。 非线性方程组求解 SciPy中对非线性方程组求解是fslove()函数,它的调用形式一般为fslove(fun, x0),fun是计算
本文向大家介绍javascript计算对象长度的方法,包括了javascript计算对象长度的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 计算对象的长度,即获取对象属性的个数,具体如下 方法一:通过for in 遍历对象,并通过hasOwnProperty判断是否是对象自身可枚举的属性 方法二:通过Object.keys()获取对象可枚举属性所组成的数组,并通过length获取对象长度 以上就是
问题内容: 想象一下设有 分支机构的 教育中心。该教育中心的 课程 对所有分支机构都是通用的。 分行 *管理员生成的每个课程的每个分支中的 *房间 。例如,管理员输入数学课程的房间数。系统生成3个房间。换句话说,它们受到计数的限制。 每个房间每天有5个可用的教学时间。换句话说,每个教学小时(共5个)将有1个不同的学生组。 学生 -也按分支分组。每个学生都喜欢按周计划()上中学。 一周的1、3、5天
我有下面的项目结构 我在中有一个目录名为。 我的Dockerfile如下: 在我运行下面的命令从这个docker文件构建图像之后 我得到了下面的错误 我的问题是为什么我有这个错误?以及如何解决它? 我在Windows 10 20H2 19042.964上使用了 我看到Docker-未能计算缓存密钥:未找到-在Visual Studio和一些内部链接中运行良好,但没有找到任何有用的东西。 我正在处理
我需要编码方面的帮助。我再次练习我的java编程,今天我创建了一个计算器,它具有与真正的计算器相同的功能,但我再次遇到错误,无法再次计算。 好的,我希望我的计算器工作的方式是,而不是像这样从用户那里获取逐行输入:- 代码内输出 我想让它在用户按下enter键时进行计算,如下所示:- 我想要的输出 因此,他们可以在按下enter calculate键之前添加任意长的数字。用户应该能够在计算循环中使用