摘要：
感知机（Perceptron）是一种二分类的线性分类模型，其基本结构由一个或多个输入节点、一个加权总和和一个激活函数组成。感知机模型的训练算法通常使用梯度下降法。 感知机模型的输入是一个n维向量x=(x₁, x₂, ..., xn)，对应于n个特征。每个特征都有一个对应的权重w=(w₁, w₂, . 阅读全文
posted @ 2023-07-03 10:14
王哲MGG_AI
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摘要：
在深度学习中，神经网络通过优化方法进行训练，目的是最小化损失函数并获得最佳的模型参数。然而，优化技术在深度学习中并不是最重要的主题，主要原因如下： 数据和模型的重要性：在深度学习中，数据的质量和数量以及模型的设计和复杂性对于模型的性能和泛化能力起着至关重要的作用。优化技术只是其中的一个环节，而数据和 阅读全文
posted @ 2023-07-03 10:10
王哲MGG_AI
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摘要：
构建一个群体智能优化算法可以遵循以下步骤： 定义问题：明确需要解决的问题，包括问题的目标、约束条件和可行解空间等。 设计群体结构：确定问题的群体结构，包括群体中个体的数量、个体之间的交互方式和信息传递方式等。常见的群体结构包括蚁群、粒子群、鱼群等。 设计个体行为规则：为每个个体定义适应度函数，该函数 阅读全文
posted @ 2023-07-03 10:08
王哲MGG_AI
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摘要：
在凸优化中，标准形式（Standard Form）是指将一个凸优化问题转化为一种特定的标准形式表示。标准形式包括以下几个要素： 目标函数：要求最小化的凸函数。 约束条件：一组线性等式和不等式约束。 变量限制：对变量的非负性约束。 标准形式的转化是为了方便问题的求解和分析，其原因有以下几点： 简化问题 阅读全文
posted @ 2023-07-03 10:06
王哲MGG_AI
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摘要：
蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物的过程中的行为，来解决优化问题。在迭代过程中，它能够动态适应拓扑偏移，主要通过以下几个步骤来实现： 蚂蚁的移动：蚂蚁根据之前的经验和信息素浓度，选择下一个移动的位置。这个选择过程受到了拓扑偏移的影响，因为蚂蚁会更倾向于选择与当前位置更接近目标位置的路径。 信息素更新：每 阅读全文
posted @ 2023-07-03 10:03
王哲MGG_AI
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