算法优化的思考框架

最新推荐文章于 2023-05-31 16:07:42 发布
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分类专栏： 软件构建
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jjjwwwjjjwww/article/details/88357195
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本文深入探讨了从芯片指令集到操作系统，再到第三方库及算法设计等层面的技术优化策略。覆盖了特定芯片SDK如PowerSDK、neon指令集的32/64位优化、CPU亲和操作、线程调度、OpenCV和g2o的编译配置、Eigen的并行处理等多个关键点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  1. 芯片和指令集层面
  • 特定芯片的SDK，例如，PowerSDK
  • neon指令集（32 bit/64 bit）
  1. 操作系统层面
  • CPU亲和操作（set_affinity）
  • 线程调度方案设计，例如，锁的作用域的精准设置
  1. 第三方依赖库层面
  • 库编译选项，例如
    • OpenCV的neon编译设置
    • g2o的OpenMP编译设置
    • Eigen的并行编译设置
  1. 算法设计层面
算法优化与宇宙能量最小路径原理的关系
AI天才研究院
01-22 1749
让我们一步一步思考 问题背景与概念介绍 在现今科技高速发展的时代，算法优化已经成为提升计算效率和解决复杂问题的关键。从数据科学到机器学习，从人工智能到量子计算，算法优化无处不在。然而，你是否想过，算法优化与宇宙能量最小路径原理之间存在某种深刻的联系？本文将探讨这种联系，并试图揭示宇宙能量最小路径原
神经网络的优化算法框架
凌墨的博客
05-14 1152
1、优化算法通用框架 定义; 待优化参数w，目标函数：f(w)， 初始学习率αα \alpha ，开始进行迭代优化，在每个epoch t 中，一般会有四个步骤： 计算目标函数关于当前参数的梯度：gt=∇f(wt)gt=∇f(wt) g_t = \nabla f(w_t) 根据历史梯度计算第一阶动量和第二阶动量：mt=ϕ(g1,g2,g3.....,gt)mt=ϕ(g1,g2,g3.....,...
&4_单机优化（确定性算法，优化框架）
Mafia的博客
11-11 1046
考虑实值函数f:Rd→Rf:Rd→R，如果对任意自变量w，v∈Rdv \in R^dv∈Rdf(w)−f(v)⩾▽f(v)T(w−v)f(w)−f(v)⩾▽f(v)T(w−v)则称函数f是凸的。凸性会给优化带来很大的方便：凸函数的任何一个局部极小值都是全局最优解。考虑实值函数f:Rd→Rf:Rd→R和RdR^dRd。
一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam
weixin_42517469的博客
01-13 222
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623
深度学习 优化算法
Fantastic
10-29 2202
深度学习优化算法优化算法框架动量SGDMomentumNAGAdaGradRMSProp/AdaDeltaAdamNdam参考 优化算法框架 优化算法大致经历了SGD–>SGDM–>AdaGrad–>AdaDelta—>Adam—>Ndam的发展过程。以下是优化算法的框架： 设待优化参数为ω\omegaω，目标函数为fωf{\omega}fω，初始化学习率为：lrlrlr。对于每个epoch ttt： 计算目标梯度关于当前参数的梯度：gt=▽f(ωt)g_t = \bigt
10_理清深度学习优化函数发展脉络
JM的博客
05-31 163
SGD只计算当前梯度更新参数，完全没有考虑历史梯度，但这样有一个问题是假如当前参数处在损失函数的局部最低点处，即梯度为0，因为梯度为0，所以参数不再更新，也就是说不管你之前历史梯度多大，下降地多快，只要你当前梯度为0，那就只能停在这里，也就意味着冲不出这个局部最低点。在Momentum算法中，一个动量项被引入到梯度下降的更新公式中：使用上一次梯度的方向和当前时间步的梯度的方向的加权平均作为更新方向，从而减少振荡，增加在参数空间中的移动速度。Nadam是Adam的变体之一，是一种基于梯度下降算法的优化器。
多目标粒子群算法在冷热电联供综合能源系统运行优化中的应用研究
最新发布
05-09
最后展示了用Python编写的简单MOPSO算法代码框架，并讨论了实际应用中的挑战和未来的研究方向。 适合人群：从事能源管理和优化领域的研究人员和技术人员，特别是对智能算法应用于能源系统感兴趣的读者。 使用场景及...
基于鲸鱼优化算法WOA的无人机集群高效路径规划策略：代码结构清晰、算法可替换且注释详尽,基于鲸鱼优化算法WOA的无人机集群路径规划 1代码中文注释完整，小白也能迅速理解 2代码结构框架简洁，可
01-17
基于鲸鱼优化算法WOA的无人机集群高效路径规划策略：代码结构清晰、算法可替换且注释详尽,基于鲸鱼优化算法WOA的无人机集群路径规划 [1]代码中文注释完整，小白也能迅速理解 [2]代码结构框架简洁，可自行增加修改 [3...
联邦学习的算法优化及其应用
weixin_46694782的博客
02-07 1159
联邦学习的算法优化及其应用：横向联邦学习（特征对齐的联邦学习）、纵向联邦学习（样本对齐的联邦学习）、迁移联邦学习；中心化联邦学习、群体学习
机器学习 Python 实现FA-SVM萤火虫算法优化支持向量机多输入单输出回归预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）
04-27
项目特点包括：FA算法优化SVR参数，处理多输入单输出回归，结合数据预处理与特征选择，设计高效的计算框架，并通过交叉验证等方法确保模型泛化能力。; 适合人群：具备一定机器学习基础，对优化算法和回归预测感兴趣...
cpp-ZXingforAndroid的一个C移植
08-16
加入了OpenCV的图像处理，能在更远的距离进行放大操作，并且能更快的识别出二维码。
【代码】优化算法BGD、SGD、Momentum、Adam算法python实现
热门推荐
crazyang的博客
11-29 4万+
最近研究了一下梯度下降的几个算法，网上python的源码少且不清晰，我自己全部实现了一遍，我觉得还是相当清晰明了的，话不多说，且看下文： 文章目录梯度下降批量梯度下降BGD随机梯度下降SGD带动量的随机梯度下降Momentum-SGDAdam 梯度下降 对于目标函数 J(θ)J(\theta)J(θ) ，找到目标函数的梯度方向 ∇θ(J(θ))\nabla_\theta(J (\theta)...
Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘
jiachen0212的博客
04-25 2万+
本文转载自「机器学习炼丹记」，搜索「julius-ai」即可关注。 原文链接：小象（一）一个框架看懂优化算法机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是：拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，火大了易糊，火不匀则半生半糊。机器学习也是一样，模型优化算...
常用的机器学习算法及其框架
yyangzhenjie的博客
04-22 3600
机器学习发展到今天，大致可以分为以下两大类:传统的机器学习算法和深度学习算法 传统机器学习算法常用的有：（包括但不限于） 1.SVＭ（支持向量机support vector machine） 要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin就是超平面与离它最近一点的距离；它主要应用于二分类问题，通过定位两类数据在几何空间中的边缘，来确定分类器。恰...
推荐一个学算法的 GitHub 项目
程序猿DD
09-15 953
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标”回复“资源”获取独家整理的学习资料！这个项目的名称不那么文雅，直接抛地址：https://github.com/labuladong/fuck...
总结一些最优化算法（ADMM/FISTA）代码网站
WeisongZhao
04-27 1万+
优化算法： ADMM： https://blog.youkuaiyun.com/angel_yj/article/details/40587543 https://blog.youkuaiyun.com/jbb0523/article/details/52134630 http://web.stanford.edu/~boyd/papers/admm/ http://mullover.me/2016/01/19...
遗传算法框架GAFT优化小记
weixin_33825683的博客
10-10 238
前言 前段时间一直在用自己写的遗传算法框架测试算法在优化力场参数的效果，但是跑起来效率很慢，因为适应度函数需要调用多次力场程序计算能量，但是还是比我预想中的慢我也没有及时对程序进行profiling和优化。直到放假前在github有个使用gaft做SVM参数优化的童鞋开了个issue中说道在gaft优化的过程中会大量调用适应度函数，这才使我在国庆放假期间对gaft进行了profiling找到程序...
算法+优化方案（一）
gyq423的博客
06-01 1330
决策树；随机森林
Eigen编译_Eigen向量化_内存对齐 EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW
惊鸿一博
03-01 5724
目录 1 缘起 2 什么是向量化运算？ 2.1 A Simple Example 2.2 重构 2.3 Heap vs Stack 2.4 还有坑？ 3 再谈Eigen 4 总结 1 缘起 Eigen是一个非常常用的矩阵运算库，至少对于SLAM的研究者来说不可或缺。然而，向来乖巧的Eigen近来却频频闹脾气，把我的程序折腾得死去活来，我却是丈二和尚摸不着头脑。 简单说说我经历的灵异事件。我的程序原本在NVIDIA TX2上跑的好好的，直到有一天，我打算把它放到服务器上，看看传说中的RT
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