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AI

深度学习优化算法研究取得进展

hqy hqy 发表于2025-02-25 浏览28 评论0

近年来，在材料科学、人工智能芯片等前沿领域，深度学习受到广泛的研究和应用。具体来说，深度学习通过学习样本数据的内在规律和表示层次实现机器像人一样具有分析和学习的能力，因而在材料科学研究中可以帮助分析高维、非线性的特征数据；在人工智能芯片研发中可以提供高效、通用的网络模型。区别于传统的浅层学习，深度学习一般具有深层的神经网络模型结构，比如目前最复杂的深度模型BERT含有1亿个以上的参数。因此，深度模型的训练（也就是求解模型的参数）一直是一项具有挑战性的任务。

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以人为本优化算法

hqy hqy 发表于2025-02-25 浏览19 评论0

来源：经济日报

随着互联网经济蓬勃发展，外卖配送行业已成为城市生活中不可或缺的一部分，它不仅为人们的生活带来了便捷，也催生了一个新的职业群体——外卖骑手。这些骑手用自己的辛勤和汗水，为城市的运转注入了活力。然而，行业的快速发展，使得骑手的工作体验和权益保障问题也日益凸显，如何平衡效率与人文关怀，成为外卖配送行业亟待解决的问题。

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什么是优化算法？是把算法优化吗？

hqy hqy 发表于2025-02-25 浏览20 评论0

优化算法\n 1. 不仅是对算法本身进行优化，更是通过迭代与概率控制在众多解决方案中寻找一个问题的相对最优解的过程，算法有确定性和概率性之分，后者可引入随机性增加找到全局最优解的可能。\n 2. 以最大化或最小化某个目标函数为导向确保解的最优性，通过迭代逼近最优解，部分算法会引入随机性增加搜索的广度和深度，其种类繁多，各有适用场景和优势，如遗传算法、粒子群算法等。\n 3. 应用范围广泛，从简单线性问题到复杂非线性和动态系统，在实际应用中可帮助决策者找到最佳路径实现资源最优配置，如在机器学习领域用于训练模型，在工程设计领域用于寻找最优设计方案。\n 4. 包括模拟生物进化过程、基于群体智能、模拟固体退火过程、基于现代智能理论等多种类型的优化算法，通过不同方式来寻找最优解。\n 优化算法不只是算法优化，更是通过策略和方法寻找问题最优解的过程，在现代科技和工业各领域至关重要。