深度学习: 凸 & 非凸 区别

最新推荐文章于 2025-03-19 11:25:34 发布
最新推荐文章于 2025-03-19 11:25:34 发布
阅读量1.4k 收藏 2
点赞数 2
分类专栏： 神经网络
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JNingWei/article/details/78836920
版权

在这里插入图片描述
原文：https://blog.youkuaiyun.com/JNingWei/article/details/78836920

深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 32万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
神经网络学习内部原理（误差函数曲面、非凸性、SGD 优化） Neural Network Learning Internals
AI天才研究院
03-21 835
In the previous lecture I’ve discussed in very basic terms how linear regression works, and how can we train a single neuron with one bias value that we called b, and one input value x weighted by a floating point value that we called m. We did not use any
凸函数和非凸函数，以及三大经典算法比较
qq_45054243的博客
06-03 5035
在每个降温周期中，接受劣解的概率随着温度的下降而逐渐降低，从而逐渐收敛到全局最优解。​ 研究发现，遗传算法可以用极快的速度达到最优解的90%以上，但是要达到真正的最优解需要花费很长时间，即局部搜索能力不足。约束条件写成g ( x ) ≤ 0 g(x)\le0g(x)≤0时，g gg如果不是凸函数，则不是凸优化问题。搜索速度快，参数设置容易，但是极其容易陷入局部最优解，因此一般需要使用期改进方法避免陷入局部最优解。​ 全局搜索能力强，局部搜索能力较弱，往往只能得到次优解而不是最优解。
【深度学习】凸 / 非凸 区别
JNing
12-18 2万+
【深度学习】凸 / 非凸 区别
CT图像中凸集和非凸集
最新发布
xy_optics的博客
03-19 895
类别示例是否凸集是否适合正交投影非负像素值所有像素≥0\geq 0≥0✅ 凸✅ 适合总变差约束TV 小的图像✅ 凸✅ 适合真实 CT 图像分布仅包含自然出现的医学图像❌ 非凸❌ 需要近似投影深度学习先验通过 GAN 或 CNN 生成的 CT 图像❌ 非凸❌ 需要神经网络近似。
深度学习都是非凸问题_神经网络的损失函数为什么是非凸的?
weixin_35902481的博客
12-23 490
Ian Goodfellow曾经给在quora回答过，以下是原文：There are various ways to test for convexity.One is to just plot a cross-section of the function and look at it. If it has a non-convex shape, you don’t need to write ...
凸和非凸的理解
热门推荐
qq_38156951的博客
04-04 3万+
凸和非凸的理解一句话概括凸和非凸的区别凸函数和非凸函数凸优化和非凸优化如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 一句话概括 凸（Convex）：在该区间函数图象上的任意两点所连成的线段,整个地位于函数图象的下方(或上方)。 非凸（Non-Convex）：系统的能量函
python实现多智能体一致性_「热点综述」多智能体深度强化学习的若干关键科学问题...
weixin_39644750的博客
11-24 349
伴随计算和存储能力的大幅提升，深度学习在人工智能领域获得了巨大的成功。在此背景下，产生了由深度学习和强化学习结合的深度强化学习。本文综述了强化学习和深度强化学习方法的原理，分析了多智能体深度强化学习中存在的若干重要问题和解决方法，提供多智能体深度强化学习未来的研究方向，为开发更强大、更易应用的多智能体强化学习控制系统提供一些思路。深度强化学习深度强化学习将深度学习技术和强化学习方法结合到一起。利用...
「深度学习：一种统计视角」
03-21
深度学习在实践中的显著成功，从理论的角度揭示了一些重大的惊喜。特别是，简单的梯度方法很容易找到非凸优化问题的接近最优的解决方案，尽管在没有任何明确的努力控制模型复杂性的情况下，这些方法提供了近乎完美的...
林智仁教授深度学习优化课程：非凸问题解析
课程重点讨论了深度学习中的非凸优化难题，以及解决这些问题的方法。" 在深度学习中，优化问题扮演着至关重要的角色。这门课程首先介绍了常规的正则化线性分类，这是许多机器学习模型的基础。正则化线性分类的目标...
深度学习：开启大数据时代的钥匙.pdf
08-19
再者，由于神经网络模型是非凸的，训练过程中容易陷入局部最小值，这也是深度学习领域中的一个重大挑战。 综上所述，深度学习已经改变了传统的机器学习方法，并在大数据时代中起到了至关重要的作用。它通过自动提取...
凸和非凸优化
weixin_26738395的博客
08-11 1213
Optimisation is used for a number of day-to-day activities from finding the quickest route to our destination using google maps to ordering food through an online app. In this post, we will go through...
深度学习算法的几个难点
weixin_34107955的博客
06-20 774
1、局部最优问题。 深度学习算法的目标函数，几乎全都是非凸的。而目前寻找最优解的方法，都是基于梯度下降的。稍微有点背景知识的人都知道，梯度下降方法是解决不了非凸问题的。因此，如果找到最优解，将是深度学习领域，非常值得研究的课题。 andrew在google的工作，也就是那只猫，其实训练过程是让人很费解的。为了缩短训练时间，项目组采用了分布式训练的方式。采用了1000 台计算机，在不同的计算...
凸与非凸优化问题
weixin_49192842的博客
03-10 2921
强化学习能解决非凸优化问题的原因主要是强化学习在训练过程中，通过与环境的交互和试错，逐步学习到在给定环境下的最优策略，而这个最优策略往往可以泛化到一些未经历过的状态和动作，从而在一定程度上解决非凸优化问题。非凸（non-convex）类优化问题在很多论文中遇到，一般也是NP-hard问题，一直不太明白，不太理解，故参考借鉴网上各位大佬帖子以及自己理解，得出以下内容，分享给大家。2）还有的问题不是凸优化问题，但是凸优化问题同样可以在求解该问题中发挥重要的左右。出现了两个概念：凸集、凸函数，分别介绍一下。
深度学习知识点4
技术奇的默默积累
06-02 684
1.1×1大小的卷积核作用 首先，可以通过控制卷积核个数实现升维和降维操作，从而减少模型参数 其次，对不同特征进行归一化操作 最后，用于不容channel上的特征融合 2.训练一个模型不收敛原因有什么？ 首先，考虑这个模型是否有问题，会不会出现复杂分类任务但是使用了简单的模型，也可能是数据量太过庞大， 然后是学习率设置问题，太大容易震荡，太小容易出现不收敛的情况，也有可能是没有使用归一化的情况 如果模型没有问题，也有可能是数据的标注有问题，进一步观察训练数据。 3.深度学习凸与非凸的区别。
非凸优化1：非凸优化及其研究背景
明远
12-26 7301
非凸优化1：非凸优化及其研究背景 随着数据量的不断增大，硬件设备处理能力不断提升，现实场景需求不断增多，各领域的学习算法处理数据的维度也在不断的增大。例如，电子商务普及，推荐系统算法需要向数以亿计的用户推荐数千万的产品；各种视觉识别任务，需要处理的视觉特征也呈现出较高的维度；在生物信息学中，蛋白质预测、基因检测等，所有这些都呈现出类似的高维数据。处理此类高维数据的一种方法是从数据估计的角度出发，对...
【math】凸数据集 & 非凸数据集
西瓜太郎
02-07 4652
凸数据集 如果一个数据集D是凸的，那么对于其中任意的两点x,y∈D，θ∈R, 0≤θ≤1,则 θ x + ( 1 − θ ) y ∈ D 表达式θx+(1−θ)y被称作点x , y 的 凸性组合(convex combination) 简单来说，数据集D中任意两点的连线上的点，也会在数据集D内，那么数据集D就是一个凸集。 如下图，左边非凸，右边为凸 ...
神经网络到底是怎样一回事，神经网络是什么意思
神经网络爱好者
07-09 2440
神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。不同的权重和激活函数，则会导致神经网络不同的输出。 举个手写识别的例子，给定一个未知数字，让神经网络识别是什么数字。此时的神经网络的输入由一组被输入图像的像素所激活的输入神经元所定义。在通过非线性激活函数进行非线性变换后，神经元被激活然后被传递到其他神经元。重复这一过程，直到最后一个输出神
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值