粒子群优化算法PSO的参数设置 (粒子群优化算法的基本原理)

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• 粒子群优化算法PSO的参数设置
• 贝叶斯优化算法环节
• 优化算法梯度降低、牛顿法、SGD、AdaGrad、Adam是不是还不分明？八千字帮你梳理分明头绪

粒子群优化算法PSO的参数设置

粒子群优化算法（PSO）在处置优化疑问时，关键步骤包含解的编码和顺应度函数的定义。

PSO的一个亮点是实数编码，无需像遗传算法那样驳回二进制编码或不凡操作，如关于函数f(x) = x1^2 + x2^2 + x3^2的求解，解间接示意为(x1, x2, x3)，顺应度函数即为f(x)。

优化环节是迭代的，理论以到达预约的循环次数或最小误差作为中断条件。

PSO参数设置相对较少，关键包含：

PSO有两种版本：全局和部分。

全局版速度快但或者堕入部分最优；部分版收敛慢但较少堕入部分最优。

理论先用全局PSO初步探求，再用部分PSO启动深化搜查。

最后，惯性权重是一个额外参数，由Shi和Eberhart在1998年的论文《A modified particle swarm optimizer》中提出，对算法性能有关键影响，可供进一步钻研。

裁减资料

粒子群优化算法又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。

贝叶斯优化算法环节

贝叶斯优化算法环节关键包含以下几个步骤：1. **定义指标函数和参数空间**：首先明白须要优化的指标函数及其参数范畴。

2. **选用先验散布**：基于先验常识或假定，为指标函数选用一个先验概率散布，理论经常使用高斯环节（GP）作为先验模型，由于它能够提供函数值的概率预测及其不确定性。

3. **初始化**：在参数空间当选用一个或多个初始点，评价指标函数在这些点的值，并应用这些初始观测数据初始化后验散布。

4. **迭代优化**： - **选用下一个评价点**：依据以后的后验散布（即指标函数的概率模型），应用失掉函数（如预期改良EI）选用一个最有或者带来性能优化的点启动评价。

- **评价指标函数**：在选定的评价点处计算指标函数的值。

- **降级后验散布**：将新的观测结果归入模型，降级后验散布，以反映新的消息。

5. **重复迭代**：重复上述步骤，直到满足预设的中断条件，如到达最大迭代次数、评价值到达预设阈值或后验散布的变动小于某个阈值。

6. **输入结果**：最终，算法将输入在搜查环节中找到的最优参数值及其对应的指标函数值。

贝叶斯优化算法经过默认地选用评价点，在有限的评价次数内有效地探求和开发参数空间，从而找到凑近全局最优解的参数性能。

优化算法梯度降低、牛顿法、SGD、AdaGrad、Adam是不是还不分明？八千字帮你梳理分明头绪

优化算法是机器学习中成功参数优化的关键工具，本文旨在梳理经常出现的优化算法，包含梯度降低、牛顿法、随机梯度降低（SGD）、AdaGrad、Adam等，协助读者了解它们的外围现实和实用场景。

优化算法的关键目的是寻觅损失函数的最小值或最大值，即找到最优参数θ。

梯度降低法是最基础的优化方法，其外围现实是沿着损失函数梯度的负方向迭代降级参数，直到收敛。

迭代公式为：

随机梯度降低（SGD）是梯度降低法的变种，它在每一步仅经常使用一个样原本降级参数，这使得SGD在处置大规模数据时更为高效，但其迭代门路更为不稳固。

小批量梯度降低（MBGD）联合了梯度降低和SGD的好处，每次经常使用小批量样本启动降级，以取得更颠簸的收敛门路。

动量梯度降低（Momentum GD）经过引入历史梯度消息，使降级环节具备惯性，从而防止在部分最优解处震荡。

Nesterov减速梯度降低（NAG）进一步改良了动量梯度降低，经过预测下一步梯度方向，以放慢收敛速度。

Adagrad、AdaDelta、RMSProp和Adam是自顺应学习率优化算法，它们依据历史梯度调整学习率，使得学习环节更为稳固，尤其实用于稠密数据和深度学习模型。

牛顿法基于二阶泰勒倒退，经过求解Hessian矩阵逆运算，寻觅二阶收敛的解，但计算老本较高，不实用于大规模数据集。

共轭梯度降低法联合了梯度降低与牛顿法的好处，仅需一阶导数消息，同时防止了Hessian矩阵的计算，实用于线性和非线性优化疑问。

坐标轴降低法在每次迭代中仅沿一个坐标轴启动优化，实用于L1正则化疑问，如Lasso回归。

本文旨在提供一个片面的概览，旨在协助读者了解优化算法的外围概念和运行场景。

每种算法都有其实用场景和局限性，选用适合的优化方法关于提高模型训练效率和性能至关关键。