上海ag彩票 电子科技有限公司SH-8A在线水分测量控制系统优化算法

上海ag彩票 电子科技有限公司的工程师在工作中发现,采用机器学习的方法对水分参数进行预测,可以得到比较好的效果。

因此,上海ag彩票 电子科技有限公司在部分产品中使用了机器学习的算法对测量结果进行优化,以期得到更好的测试结果。

在机器学习的世界中,会发现有很多问题并没有最优的解,或是要计算出最优的解要花费很大的计算量,面对这类问题一般的做法是利用迭代的思想尽可能的逼近问题的最优解。一般把解决此类优化问题的方法叫做优化算法,优化算法本质上是一种数学方法,常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、Momentum、Nesterov Momentum、Adagrad、Adam等。其实大部分机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过优化算法对损失函数(优化的目标函数)进行优化,从而训练出最好的模型。 

梯度下降法: 梯度下降法是常用的一种优化算法。其核心思想是:在当前位置寻找梯度下降最快的方向,来逐渐逼近优化的目标函数。且离目标函数越近,逼近的“步伐”也就越小。梯度下降法本质是一种迭代方法,常用于机器学习算法的模型参数求解 。

上海ag彩票 电子科技有限公司的工程师们目前也在潜心研究这一领域,希望能为广大客户提供更好的算法。