现代优化计算方法,机器学习中的最优化算法完整版解析

在我们的生活和工作中，总会存在着很多需要优化的问题。每个企业在其运营发展中，都会遇到一个问题现代优化计算方法：如何在一定成本下，能使利润最大化？

最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。

工程设计中最优化问题（optimalization problem）的一般提法是要选择一组参数（变量），在满足一系列有关的限制条件（约束）下，使设计指标（目标）达到最优值。因此，最优化问题通常可以表示为数学规划形式的问题。

随着学习的深入，我们越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。

最优化算法根据自己对最优化的理解，采用最优化算法解决实际问题主要分为下列两步：

建立数学模型。对可行方案进行编码（变量），约束条件以及目标函数的构造。

最优值的搜索策略。在可行解（约束条件下）搜索最优解的方法，有穷举、随机和启发式搜索方法。

最优化算法有三要素：

变量（Decision Variable）

约束条件（Constraints）

目标函数（Objective function）

最优化算法，其实就是一种搜索过程或规则，它是基于某种思想和机制，通过一定的途径或规则来得到满足用户要求的问题的解。

精确算法(绝对最优解)精确算法包括线性规划、动态规划、整数规划和分支定界法等运筹学中的传统算法，其算法计算复杂性一般很大，只适合于求解小规模问题，在工程中往往不实用。

梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。

一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。

最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。

还有更多系列算法，以及动量改进和自适应改进都在本次课中！如果你想学习最优算法，一定不能错过这次课程。

导师介绍贾恩东

清华9字班本科，国科大电气专业博士，曾公派至美国西北太平洋国家实验室交流学习，现为中国软件博士后。

主要研究方向：传统机器学习与工业应用，传统数字图像处理，深度学习与目标检测，少样本学习，自监督学习等。

01.主讲问题

1、最优化算法和机器学习、深度学习的关系

2、最优化算法的数学思想

3、从SGD开始到动量SGD with momentum, NAG算法，自适应系列，RMSProp，Adagrad, Adadelta，再到Adam系列算法。

4、代码实战和原理演示。

02.课程目标

本次课程让学员了解最优化算法的目的和实施过程，学会理解梯度下降算法的数学思想，以及理解基于梯度下降算法展开的一系列改进，主要包括动量改进和自适应改进。

03.进入学习模式

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