Matlab Lsqnonlin代码Matlab优化示例 提供用于控制工程问题的高级数学优化方法的简单示例。 目前，该项目允许调整PID控制器的增益，以实现简单的工厂和执行器系统。 您可以使用三个积分错误标准之一： 误差绝对值（ IAE ）的积分， 平方误差（ ISE ）的积分， 时间加权绝对误差（ ITAE ）的积分。 对于优化方法，您可以选择： lsqnonlin （ levenberg -marquardt方法）， fminunc （准牛顿，Broyden，Fletcher，Goldfarb和Shanno方法）， fminsearch （简单搜索方法）， ga （遗传算法）， 粒子热（粒子群优化）， aco （蚁群优化）。 入门 先决条件 该项目是用Matlab 2018a编写的，因此建议使用此版本，因为它可能缺乏Simulink模型的向后兼容性。 不过，由于它们支持.slx格式，因此仍应在2012年之前的版本上运行。 您还需要具备： 要使用的优化工具箱： Lsqnonlin ， fminunc 。 使用的全局优化工具箱： ga 粒子温暖。 正在安装 只需将存储库复制或下载到您的

详细地阐述了TensorFlow上执行图优化算法，对于深入了解TensorFlow框架很有意义，为各种DAG执行引擎的设计提供技术指导！

The Compiler Design Handbook Optimizations and machine code generation

The compiler design handbook_ optimizations and machine code generation-CRC Press (2002).pdf

新加坡国立大学最新「大规模深度学习优化」综述论文，带你全面了解最新深度学习准确率和效率的优化方法 【导读】深度学习优化是构建深度学习模型中的一个关键问题。来自NUS的研究人员发布了《大规模深度学习优化》综述论文，DL优化目标是双重的: 模型准确性和模型效率。至于模型的准确性，研究了最常用的优化算法，从梯度下降变量到(大批量)自适应方法，从一阶方法到二阶方法。此外，还阐述了在大批量训练中出现的泛化差距这一有争议的问题。 深度学习在人工智能的广泛应用中取得了可喜的成果。更大的数据集和模型总是产生更好的性能。然而，我们通常花更长的训练时间在更多的计算和通信上。在这项综述中，我们的目标是提供一个清晰的草图，关于优化大规模深度学习的模型准确性和模型效率。我们研究最常用于优化的算法，阐述大批量训练中出现的泛化缺口这一有争议的话题，并回顾SOTA解决通信开销和减少内存占用的策略。

DeepSpeed: System Optimizations Enable Training Deep Learning Models with Over 100 Billion Parameters

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