导言粒子群PSO算法相比遗传算法实现会简单一点，核心就是根据算子更新个体历史最优和全局最优。粒子群用的不多，给我的感觉是收敛很快的一种算法。这种算法较为容易陷入局部最优，若问题具有欺骗性就不容易找到全局最优。学院有个学长改进PSO发了篇论文，好像是将加入到
可能您遇到的大多数的简单线性回归和神经网络的文章都会谈论到梯度下降。在本文中，我将向您介绍一种技术，即粒子群优化算法。毫无疑问，梯度下降是一种很好的优化技术，它适用于凸函数和低维空间，但是你还是可以期待一下PSO的结果。PSO被认为是蚁群算法、鱼群算法之外
数据的持续增长与计算硬件的发展相结合，导致我们处理和分析信息的方式发生了重大变化。虽然对于许多人而言，这种变化仍然是抽象的，但我们已经可以看到它如何导致新的商业模式和技术塑造我们应对日常生活的方式。然而，由于关键的支持技术 - 人工智能，或更确切地说：机器
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