本章介绍深度学习常见的概念，主要包括3.1局部极小值与鞍点；3.2批量和动量。 知识点讲解： 3.1局部极小值和鞍点 我们在做优化的时候，有时候会发现随着参数不断更新，函数的损失值却不再下降的现象，但这个优化结果离我们想要的理想值还差距很大。 这是什么原因呢？接下来我们就研究这个问题。 局部极小值： 我们先看数学定义：在一个多变量函数中，如果存在某个点，在该点附近的所有其他点的函数值都

在机器学习和优化过程中，尤其是在深度学习模型的训练中，我们经常会遇到优化算法的损失函数在某些点不再下降的问题。这种情况可能是由于我们遇到了局部极小值或鞍点。理解这些概念有助于我们更好地应对优化过程中的挑战，提高模型的训练效果。 临界点及其种类         在优化过程中，我们常常需要处理的点是梯度为零的临界点。这些临界点主要包括局部极小值、局部极大值和鞍点。局部极小值是指在该

题目链接：http://118.190.20.162/view.page?gpid=T70   题目大意：给一个3*3棋盘，问按照最优策略下，如果1能赢输出赢后剩余未下的格子数+1,2能赢输出赢后负的剩下未下的格子数-1，平局输出0   题目思路：3*3很小，直接暴力所有情况，先手下尽可能想让值高，反手下尽可能想让值低，所以只用在所有可能中尽可能取利于自己的情况即可   以下是代码：

用梯度法程序求极小值点 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplimport mathfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport warningsdef hyj():x1 = 0x2 = 3alpha = 0.001iter_num

目录 简述 / 前言1. 平均数（均值）、方差、标准差、极大值、极小值2. 中位数3. 百分位数4. 用箱型图表示分位数 简述 / 前言 前面讲了数据分析中的第一步：数据预处理，下面就是数据分析的其中一个重头戏：描述性统计，具体内容为：平均数（均值）、方差、标准差、极大值、极小值、中位数、百分位数、用箱型图表示分位数。 1. 平均数（均值）、方差、标准差、极大值、极小值 关键

我们先来看一看对于连续函数，我们通常是怎么求其极值的。 通常我们用函数极值的第一充分条件和第二充分条件来求函数的极值。 函数极值的第一充分条件和第二充分条件的内容如下： （懒得自己写了，直接把高等数学书上的内容截图发上来吧，大家将就看吧！） 在实际工程中，我们用得最多的是第二充分条件。 说完了连续函数求极值点，自然该说离散序列怎么找极值点了，即我们常说的寻找离散序列的波峰、波谷。 为了说明

基于等效油耗极小值算法（ecms）的并联式混合动力汽车能量管理策略一份 1.基于simulink建立车辆及控制系统模型 2.车辆为货车 3.同时对于功率流分配和使用档位进行优化 4.使用二分法获得最优等效因子，并可在此基础上加入车速预测模块，建立A-ECMS控制器。 ID:34360703613019318

庞特里亚金极小值原理 庞特里亚金极小值原理是在控制向量u(t)受限制的情况下，使得目标函数J取极小，从而求解最优控制问题的原理和方法，又称极大值原理。λ是协态向量，系统模型有多少个变量就有多少个协态。s和u都是省略了符号t的，代表某一时刻的最优状态和最优控制，是一个常数。利用庞特里亚金极小值原理求解最优控制问题首先需要求解协态方程，也就是λ，然后再求解最优控制u*，求解完u*之后，即可得到最优状

用导数来求极大值和极小值 函数在哪里最高或最低？微积分可以帮助你！ 一个顺滑改变的函数的低点（级小值）或高点（极大值）是在其变成平坦的地方： （但不是所有平坦的地方都是极大值或极小值，也可以有个鞍点) 在哪里变成平坦？  在坡度等于零的地方。 坡度在哪里等于零？  导数可以告诉我们！   （你也许想先去阅读关于 导数 的内容。） 例子：向上抛一个球。在球离开手 t 秒后，它

这里用到的是scipy.optimize的fmin和fminbound import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from scipy.optimize import fmin,fminbound def f(x): return x**2+10*np.sin(x)+1 x=np.linspace(-10,10,nu