2023年7月1日
What does the term epoch mean? Why it is so important?
摘要： 在人工智能中，"epoch"（中文称为"训练轮次"或"周期"）是指训练神经网络时将整个训练数据集通过神经网络进行一次正向传播和反向传播的过程。 每个"epoch"包含一次前向传播和一次后向传播，用于更新神经网络的参数。在每个"epoch"中，神经网络对整个训练数据集进行一次学习和优化，以逐渐提高模型 阅读全文
posted @ 2023-07-01 17:51 王哲MGG_AI 阅读(63) 评论(0) 推荐(0)
众所周知，梯度下降法是一种基本的优化算法，不能保证全局最优，也不能保证效率。为什么它仍然被广泛应用于深度学习，而不是传统的凸优化算法和粒子群算法
摘要： 梯度下降法在深度学习中被广泛应用的原因主要有以下几点： 适用性广泛：梯度下降法可以应用于各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。而传统的凸优化算法和粒子群算法往往只适用于特定类型的优化问题。 原理简单：梯度下降法的原理相对简单，易于理解和实现。相比之下，传统的凸优化算法和粒子群 阅读全文
posted @ 2023-07-01 17:34 王哲MGG_AI 阅读(207) 评论(0) 推荐(0)
Comparing with traditional convex optimization methodology, what are advantages of PSO algorithm
摘要： 与传统的凸优化方法相比，粒子群算法有哪些优点 与传统的凸优化方法相比，粒子群优化（PSO）算法具有以下优点： 全局搜索能力：PSO算法具有较强的全局搜索能力，能够在多个解空间中寻找最优解。由于粒子群在搜索过程中可以通过信息共享和合作，有助于避免陷入局部最优解。 适应性和自适应性：PSO算法具有适应性 阅读全文
posted @ 2023-07-01 17:18 王哲MGG_AI 阅读(104) 评论(0) 推荐(0)
智能计算理论：Please write down the procedure of PSO algorithm.
摘要： 粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法是一种基于种群的优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群的社会行为。下面是PSO算法的一般过程： 初始化粒子群：创建一个粒子群，其中每个粒子表示问题的一个潜在解。在搜索空间内随机初始化粒子的位置和速度。 评估适应度：根据每个粒子的 阅读全文
posted @ 2023-07-01 16:23 王哲MGG_AI 阅读(61) 评论(0) 推荐(0)