23个标准测试函数分类
时间: 2024-06-02 16:10:15 浏览: 17
23个标准测试函数分类主要包括以下几类:
1. 单峰函数
单峰函数是指在函数图像上只有一个极值点的函数。经典的单峰函数有 Rosenbrock 函数和 Sphere 函数。
2. 多峰函数
多峰函数是指在函数图像上有多个极值点的函数。经典的多峰函数有 Ackley 函数和 Rastrigin 函数。
3. 旋转函数
旋转函数是指在函数图像上具有旋转对称性的函数。经典的旋转函数有 Griewank 函数和 Schwefel 函数。
4. 分段函数
分段函数是指在函数图像上由不同的函数段组成的函数。经典的分段函数有 Step 函数和 Ramp 函数。
5. 带约束函数
带约束函数是指在函数计算过程中需要满足一定条件的函数。经典的带约束函数有 Rosenbrock 函数和 Rastrigin 函数。
6. 非连续函数
非连续函数是指在函数图像上存在断点或者跳跃的函数。经典的非连续函数有 Step 函数和 Heaviside 函数。
7. 混合函数
混合函数是指将多种类型的函数组合起来形成的函数。经典的混合函数有 Hybrid1 函数和 Hybrid2 函数。
相关问题
非线性核函数svm多分类实现
非线性核函数SVM多分类可以采用One-vs-One或One-vs-Rest方法进行实现。下面分别介绍两种方法的实现步骤。
一、One-vs-One方法
1. 数据预处理
- 对所有样本进行标准化处理,使其均值为0,方差为1。
- 将类别标签转化为One-hot编码。
2. 训练模型
- 对于任意两个类别,使用这两个类别之间的样本训练一个二分类器。
- 训练时采用非线性核函数,比如高斯核函数(RBF)。
- 采用SMO算法或其他优化算法进行训练。
3. 预测
- 对于一个测试样本,将其输入到所有的二分类器中进行预测。
- 统计每个类别被预测为正例的次数,选择最多的类别作为最终预测结果。
二、One-vs-Rest方法
1. 数据预处理
- 对所有样本进行标准化处理,使其均值为0,方差为1。
2. 训练模型
- 对于每个类别,将其与其他类别合并得到一个新的二分类问题。
- 训练时采用非线性核函数,比如高斯核函数(RBF)。
- 采用SMO算法或其他优化算法进行训练。
3. 预测
- 对于一个测试样本,将其输入到所有的二分类器中进行预测。
- 对于每个类别,计算其对应的二分类器的预测得分,选择得分最高的类别作为最终预测结果。
注意:One-vs-One方法需要训练 $C_n^2$ 个二分类器,其中 $C_n^2$ 表示从 $n$ 个类别中选取两个组成二分类器的组合数。而One-vs-Rest方法只需要训练 $n$ 个二分类器。但是,One-vs-One方法的每个二分类器的训练数据量较少,可以提高分类精度。
VGAE 损失函数设置 图分类任务(不是节点分类)
VGAE(Variational Graph Autoencoder)是一个基于变分自编码器的图嵌入模型,通常用于节点分类和链接预测等任务。如果要将VGAE应用于图分类任务,可以通过修改模型的损失函数来实现。以下是一种可能的损失函数设置:
```python
def loss_function(output, label, mu, logvar, adj):
# output是模型预测的标签向量,label是真实标签向量,mu是潜在变量向量的均值,logvar是潜在变量向量的方差,adj是邻接矩阵
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵损失函数
recon_loss = dgl.nn.binary_cross_entropy(output, adj) # 重构误差
kl_loss = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp()) # KL散度损失
total_loss = recon_loss + kl_loss # 总损失
class_loss = criterion(output, label) # 分类损失
total_loss += class_loss # 增加分类损失
return total_loss
```
该损失函数由三部分组成:
- 重构误差:衡量模型生成的图嵌入向量与原始图之间的差异;
- KL散度损失:衡量模型生成的潜在变量向量分布与标准正态分布之间的差异;
- 分类损失:衡量模型预测的标签向量与真实标签向量之间的差异。
其中,重构误差和KL散度损失与原始的VGAE模型相同,分类损失使用交叉熵损失函数。最终的总损失是三部分损失之和。
通过最小化该损失函数,可以对模型进行训练,并在测试集上进行图分类预测。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)