之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/124766283中介绍过深度学习中的优化算法AdaGrad，这里介绍下深度学习的另一种优化算法RMSProp。 RMSProp全称为RootMeanSquarePropagation，是一种未发表的自适应学习率方法，由GeoffHinton提出，是梯度下降优化算法的扩展。如下图所示，截图来自：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf AdaGrad的一个限制是，它可能会在搜索结束时导致每个参数的步长(学习率)非常小，这可能会大大减慢
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。🍎个人主页：海神之光🏆代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击👇Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度（Matlab）⛄一、爬行动物算法及栅格地图简介1爬行动物算法爬行动物算法（CrawlingAnimalAlgorithm）是一种基于爬行动物行为模拟的优化算法，灵感来源于爬行动物在环境中的移动
优化算法主要用于调整神经网络中的超参数，使得训练数据集上的损失函数尽可能小。其核心逻辑是通过计算损失函数对参数的梯度（导数）来确定参数更新方向。SGDStochasticGradientDescent(随机梯度下降法)：随机梯度下降算法是一种改进的梯度下降方法，它在每次更新参数时，只随机选择一个样本来计算梯度。这样可以大大减少计算量，提高训练速度。随机梯度下降算法在训练大规模数据集时非常有效。其Python实现是classSGD:"""随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）"""def__init__(self,lr=0.01):self.lr=lr#更新超参数d
⛄一、象群算法无人机避障三维航迹规划简介1无人机航迹规划问题的数学模型建立三维航迹规划问题的数学模型时,不但考虑无人机基本约束,还考虑复杂的飞行环境,包括山体地形和雷暴威胁区。1.1无人机基本约束规划的无人机三维航迹,通常需要满足一些基本约束,包括最大转弯角、最大爬升角或下滑角、最小航迹段长度、最低和最高飞行高度,以及最大航迹长度等约束。其中,最大转弯角约束,是指无人机只能在水平面内小于或等于指定的最大转弯角内转弯;最大爬升角或下滑角约束,是指无人机只能在垂直平面内小于或等于指定的最大爬升角或下滑角内爬升或下滑;最小航迹段长度约束,要求无人机改变飞行姿态之前,按目前的航迹方向飞行的最短航程;最
一、Dijkstra算法Dijkstra算法与之前学习过的Prim算法有些相似之处。我们直接通过一个例子来讲解假设要求的是A->E之间的最短路径。首先我们来列出顶点A到其他各顶点的路径长度：A->D=2，A->B=6，A->C=1，A->E=∞。既然是要寻找最短路径，我们当然是先在已有的路径里面挑一条最短的，也就是A->C。将到达过的顶点用红色进行标识到达C点后，我们又可以找到两条路径：C->B=5，C->E=7。此时我们拿这几条新的路径长度，与之前的A->C=1相加，就可以得到A->B=6，A->E=8。出现了一条比之前短的路径：A->E=8。所以我们将其更新到之前的路径列表里：A->D=2
在当今这个繁华的时代，我们时时刻刻生活在一张庞大的城市网络中，我们也许会想着从温暖的家乡奔向自己未来奋斗的都市，抑或是梦想着逃离城市的喧嚣去往那片心中的静谧之地......然而我们始终离不开一个问题————我们如何更快地、更短距离地前往我们所规划的目的地呢?在这个时候，人们通常会规划好到达目的地的最佳路线，这其实就是最短路径问题在实际生活中的一个简单应用。🥰最短路径问题 :给定一个带权有向图 G=(V,E,W)，同时给定一个源点 u (u∈V)，我们要找出从源点 u 出发到其它各点的最短路径距离，并得出这些最短路径的具体路径有哪些边构成。其实我们要求的就是从源点 u 出发到其它各点的最短路径所
目录1.时间复杂度计算1.1时间复杂度例题1.1.1例题1.1.2例题1.1.3例题1.1.4例题1.2时间复杂度leetcode例题1.时间复杂度计算 首先，我们需要了解时间复杂度是什么：算法的时间复杂度是指算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费的时间资源——通俗的讲，就是一个算法运行的快慢。（算法中基本操作的次数）由于计算具体的执行次数太过麻烦所以引入——大O的渐进表达式（估算）1.1时间复杂度例题利用大O的渐进表达式计算时间复杂度1.1.1例题解答：F(N)=2*N+10 由于常数对结果影响不大，直接用大O渐进表达式表示：时间复杂度为O(N)1.1.2例题 解析：由于循环
目录1049最后一块石头的重量II494目标和 474一和零1049最后一块石头的重量IIclassSolution{public:constintN=1505;intlastStoneWeightII(vector&stones){vectordp(N);intsum=0;for(inti=0;i=stones[i];j--){dp[j]=max(dp[j],dp[j-stones[i]]+stones[i]);}}returnsum-dp[tar]-dp[tar];}};时间复杂度O(mn)m是石头的总重量的一半空间复杂度O(m)494目标和 设sum为数组的总和设加上部分的和为l，减去部
class083动态规划中用观察优化枚举的技巧-下【算法】算法讲解083【必备】动态规划中用观察优化枚举的技巧-下code11235.规划兼职工作//规划兼职工作//你打算利用空闲时间来做兼职工作赚些零花钱，这里有n份兼职工作//每份工作预计从startTime[i]开始、endTime[i]结束，报酬为profit[i]//返回可以获得的最大报酬//注意，时间上出现重叠的2份工作不能同时进行//如果你选择的工作在时间X结束，那么你可以立刻进行在时间X开始的下一份工作//测试链接:https://leetcode.cn/problems/maximum-profit-in-job-schedu
最近做了一些关于激光雷达的实验，并了解了一些雷达点云配准的算法在这里给大家分享一下，也算是记录一下学习的过程，留下一点自己的理解。1.为什么要点云配准因为雷达采集到的点云信息需要进行数据融合，得到效果更好的点云数据。这里点云信息的不同主要体现在三个方面：不同的时间不同视角不同设备目前应用最广泛的点云精配准算法是：迭代最近点（ICP）和正态分布变化算法(NDT)2.点云配准的过程通过一定的旋转和平移变化将不同坐标系下的两组或者多组点云数据统一到同一坐标系下。这个过程可以通过旋转矩阵和平移矩阵来完成。这里面相对复杂一点是旋转矩阵，旋转角度直接作用于点上，在x，y，z轴上的旋转举证可以写成： 这里
