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实现属于自己的TensorFlow(一) - 计算图与前向传播
前段时间因为课题需要使用了一段时间TensorFlow,感觉这种框架很有意思,除了可以搭建复杂的神经网络,也可以优化其他自己需要的计算模型,所以一直想自己学习一下写一个类似的图计算框架。前几天组会开完决定着手实现一个模仿TensorFlow接口的简陋版本图计算框架以学习计算图程…
遗传算法中几种不同选择算子及Python实现
对于每种选择策略我都使用Python进行了相应的实现并以内置插件的形式整合进了本人所写的遗传算法框架GAFT中。对需要使用遗传算法优化问题以及学习遗传算法的童鞋可以作为参考. 遗传算法(genetic algorithms, GAs)是一种自适应的启发式搜索算法, 它模仿达尔文…
使用MPI并行化遗传算法框架GAFT
本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多进程并行加速。并对加速效果进行了简单测试。 我们在用遗传算法优化目标函数的时候,函数通常都是高维函数,其导数一般比较难求取。这样我们的适应度函数计算通常都是比较费时的计算。 例如在使用遗传算法…
机器学习算法实践-决策树(Decision Tree)
最近打算系统学习下机器学习的基础算法,避免眼高手低,决定把常用的机器学习基础算法都实现一遍以便加深印象。本文为这系列博客的第一篇,关于决策树(Decision Tree)的算法实现,文中我将对决策树种涉及到的算法进行总结并附上自己相关的实现代码。所有算法代码以及用于相应模型的训…
GAFT-一个使用Python实现的遗传算法框架
最近需要用到遗传算法来优化一些东西,最初是打算直接基于某些算法实现一个简单的函数来优化,但是感觉单纯写个非通用的函数运行后期改进算子或者别人使用起来都会带来困难,同时遗传算法基本概念和运行流程相对固定,改进也一般通过编码机制,选择策略,交叉变异算子以及参数设计等方面,对于算法的…
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