计算机视觉与深度学习 | 粒子群算法与遗传算法(GA)及与蚁群算法(ACO)比较

本文主要是介绍计算机视觉与深度学习 | 粒子群算法与遗传算法(GA)及与蚁群算法(ACO)比较,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

================================================
博主github:https://github.com/MichaelBeechan
博主CSDN:https://blog.csdn.net/u011344545

================================================

PSO算法和GA算法的相同点:

  • (1)都属于仿生算法。PSO算法主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而研究;GA算法主要借用生物进化中“适者生存”的规律。
  • (2)都属全局优化方法。在解空间都随机产生初始种群,因而算法在全局的解空间进行搜索,且将搜索重点集中在性能高的部分。
  • (3)都属随机搜索算法。
  • (4)隐含并行性。搜索过程是从问题解的一个集合开始的,而不是从单个个体开始,具有隐含并行搜索特性,从而

这篇关于计算机视觉与深度学习 | 粒子群算法与遗传算法(GA)及与蚁群算法(ACO)比较的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1033943

相关文章

五大特性引领创新! 深度操作系统 deepin 25 Preview预览版发布

《五大特性引领创新!深度操作系统deepin25Preview预览版发布》今日,深度操作系统正式推出deepin25Preview版本,该版本集成了五大核心特性:磐石系统、全新DDE、Tr... 深度操作系统今日发布了 deepin 25 Preview,新版本囊括五大特性:磐石系统、全新 DDE、Tree

Python中的随机森林算法与实战

《Python中的随机森林算法与实战》本文详细介绍了随机森林算法,包括其原理、实现步骤、分类和回归案例,并讨论了其优点和缺点,通过面向对象编程实现了一个简单的随机森林模型,并应用于鸢尾花分类和波士顿房... 目录1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1

Node.js 中 http 模块的深度剖析与实战应用小结

《Node.js中http模块的深度剖析与实战应用小结》本文详细介绍了Node.js中的http模块,从创建HTTP服务器、处理请求与响应,到获取请求参数,每个环节都通过代码示例进行解析,旨在帮... 目录Node.js 中 http 模块的深度剖析与实战应用一、引言二、创建 HTTP 服务器:基石搭建(一

如何测试计算机的内存是否存在问题? 判断电脑内存故障的多种方法

《如何测试计算机的内存是否存在问题?判断电脑内存故障的多种方法》内存是电脑中非常重要的组件之一,如果内存出现故障,可能会导致电脑出现各种问题,如蓝屏、死机、程序崩溃等,如何判断内存是否出现故障呢?下... 如果你的电脑是崩溃、冻结还是不稳定,那么它的内存可能有问题。要进行检查,你可以使用Windows 11

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

百度/小米/滴滴/京东,中台架构比较

小米中台建设实践 01 小米的三大中台建设:业务+数据+技术 业务中台--从业务说起 在中台建设中,需要规范化的服务接口、一致整合化的数据、容器化的技术组件以及弹性的基础设施。并结合业务情况,判定是否真的需要中台。 小米参考了业界优秀的案例包括移动中台、数据中台、业务中台、技术中台等,再结合其业务发展历程及业务现状,整理了中台架构的核心方法论,一是企业如何共享服务,二是如何为业务提供便利。

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;