广东工业大学：《机器学习》课程教学资源（课件讲义）第9讲 神经网络的优化（损失函数）

广东工业大学：《机器学习》课程教学资源（课件讲义）第10讲 神经网络的优化（激活函数 dropout）

广东工业大学：《机器学习》课程教学资源（课件讲义）第10讲 神经网络的优化（梯度消失和梯度爆炸BN）

广东工业大学：《机器学习》课程教学资源（课件讲义）第10讲 神经网络的优化（自适应学习率 AdaGrad RMSProp）

广东工业大学：《机器学习》课程教学资源（课件讲义）第10讲 神经网络的优化（batch和动量Momentum NAG）

通过本节学习,学生要掌握网络图优化的方法

研究了网络环境下基于模板的服务工作流的优化组合算法.该算法将服务优化组合问题转化为服务工作流模板的优化组合问题,既极大程度地复用历史服务工作流模板以减少组建新工作流的工作量,又通过优化使得服务工作流结构更为合理,缩短了服务工作流的执行时间.通过使用Petri网对网络流媒体课件制作服务工作流进行建模,并对比优化前后服务工作流模型的SPNP性能分析结果,证明了优化算法的有效性

第一节 供应链网络概述 第二节 供应链网络设计 第三节 供应链网络优化

机器学习：一种优化神经网络的教与学优化算法

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法 simulated annealing,简称SA 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略