探究机器学习优化：释放算法潜力，实现卓越

文章编号：40283 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2024-12-14 03:55:32 / 浏览：次

机器学习算法的性能高度依赖于其优化算法。通过对优化技术的深入了解，我们可以释放算法的全部潜力，实现卓越的机器学习结果。

优化算法的类型

机器学习中常用的优化算法类型包括：

梯度下降
牛顿法
拟牛顿法
共轭梯度法
进化算法
贝叶斯优化

优化目标

机器学习优化算法的目标是找到一组参数，使算法的损失函数或目标函数最小化。损失函数衡量算法模型在训练数据上的准确性，而目标函数通常是损失函数加上正则化项。

优化过程

优化过程涉及以下步骤：

初始化算法参数。
计算损失函数的梯度或近似梯度。
沿着负梯度方向更新参数。
重复步骤 2-3，直到达到收敛标准。

超参数优化

除了算法参数之外，还必须优化超参数，这些超参数控制算法的整体行为。超参数优化方法包括：

网格搜索
随机搜索
贝叶斯优化
进化算法

最佳实践

机器学习优化过程中最佳实践包括：

选择合适的优化算法。
仔细调整超参数。
使用批处理和正则化来防止过拟合。
使用早期停止来防止欠拟合。
监控优化过程并进行诊断。

案例研究

机器学习优化在各种领域带来了显著的性能提升，包括：

图像识别：提高了图像识别的准确性和速度。
自然语言处理：改善了文本分类和语言翻译的质量。
预测建模：提高了预测模型的准确性。

结论

通过对机器学习优化技术的深入理解，我们可以释放算法的全部潜力，实现卓越的机器学习结果。优化算法、超参数调优和最佳实践的结合使我们能够训练出准确、鲁棒且高效的机器学习模型，从而推动各行各业的变革。

力作！东华大学闻瑾研究员：基于机器学习探究光控分子马达的机理研究

东华大学闻瑾研究员基于机器学习探究光控分子马达的机理研究，提出了一种全新的全光控分子马达，其在光控制下可实现单向旋转，显著提高了机械能转化效率，相比传统马达具有明显优势。研究中，闻瑾研究员首先利用自旋翻转的含时密度泛函理论（Spin-Flip TDDFT）计算了该分子马达的基态/激发态势能面，揭示了其光异构化反应过程，进而探究了实现全光控旋转的机理。此外，结合经典分子力场，使用机器学习构建了具有高精度的解析势能面，加速模拟了分子马达的光致异构反应，实验结果与理论计算高度吻合。研究通过比较不同泛函计算激发态势能面的差异，确定了SF-BHHLYP方法在描述CI区域势能面形貌上的准确度。在计算光异构化路径时，分析了马达转动过程中的关键路径：[a]→[CI-1]→[b]→[CI-2]→[d]。进一步，通过TDDFT和SF-TDDFT两种方法计算光谱差异，并分析S0→S1的轨道跃迁类型，证实跃迁类型为π→π*。实验光谱结果表明，SF-BHHLYP方法计算的垂直激发能与实验光谱吸收峰位置相匹配。研究利用机器学习模型构建基态/激发态势能面，结果表明ML模型预测效果接近化学精度，MAE均值小于2.0 kcal/mol。基于Wigner取样生成初始构型和速度，进行Surface Hopping非绝热动力学模拟，统计电子态布局数和反应坐标的演化，计算反应速率和产率。结果显示，对称折叠异构体[b’]为异构化反应的主要产物（48%），而反向折叠异构体[b]的转化效率仅为8%。计算得到反应时间常数为235 fs，与以往理论计算结果一致。这些发现揭示了全光控转动的关键因素在于四个异构体具有接近的垂直激发能，有利于马达在相同光照条件下连续激发。同时，定子的环翻转对光异构化有显著影响，导致其主要产物为对称折叠异构体。闻瑾研究员开发了一套高效的非绝热动力学模拟方法，用于光异构化反应体系的研究，不仅给出与实验结果符合的反应速率和产率，还能够推广到其他复杂光化学反应体系。此外，闻瑾研究员在功能材料的多尺度模拟、单重态裂变过程应用、分子光谱计算等方面有着广泛的研究兴趣和显著贡献。其研究成果在国际知名期刊上发表，荣获多项奖项和项目支持，体现了其在科研领域的卓越成就。

量子计算新进展，腾讯量子实验室设计新算法进行量子近似优化

组合优化问题的普遍性和计算难度一直是计算科学领域的核心挑战。量子近似优化算法（QAOA）作为量子经典混合算法的代表性之一，旨在通过将离散优化问题转化为连续电路参数上的经典优化问题，解决组合优化问题。然而，QAOA面临的主要挑战之一是目标景观中广泛存在的局部最小值，这在很大程度上取决于经典优化器的功效。在近期的研究中，腾讯量子实验室（Tencent Quantum Laboratory）的科研人员开发了一种名为双自适应区域贝叶斯优化（DARBO）的算法，旨在改进QAOA。实验数据揭示了DARBO在速度、准确性和稳定性方面均优于传统优化器。此外，该团队通过在超导量子处理器上进行全面的优化循环，成功解决了测量效率和量子噪声抑制问题，为释放QAOA潜力、在实际经典任务中实现量子优势奠定了基础。此研究以《Quantum Approximate optimization via learning-based adaptive optimization》为题，于2024年3月6日在《Communications Physics》上发表。组合优化问题在物流、金融、物理和机器学习等众多领域中具有广泛的应用，通常涉及到从有限的候选集中寻找最佳解决方案。这类问题往往具有NP困难性质，使得许多典型场景中面临指数级扩展的可行解集难以有效处理。在解决这类问题时，QAOA作为量子计算方法之一，展现出在理论和实验层面解决困难关键问题的潜力。结合基于门的量子电路模型，QAOA被认为是噪声中尺度量子（NISQ）时代最具前景的算法之一，有望实现量子优势。贝叶斯优化（BO）作为一种高效的无梯度经典优化方法，适用于昂贵的黑盒函数优化，并能容忍函数评估中的随机噪声。在最新研究中，腾讯量子实验室的科研人员设计了DARBO，通过利用高斯过程代理模型来探索QAOA景观，以迭代方式建议受限于两个自适应区域（自适应信任区域和自适应搜索区域）的最优化参数集。 DARBO在QAOA以及最终组合优化问题上的性能显著优于现有方法，展现出更优的速度、稳定性和准确性，并表现出对测量散粒噪声和量子噪声的强稳健性。研究团队通过广泛的数值模拟和量子经典优化管道的概念验证，证明了DARBO的有效性，其中在真实的超导量子处理器上实现了五个量子位的五变量QUBO问题的量子优化。随着对QAOA景观的深入探索，基于贝叶斯优化的优化例程展现出较弱的初始参数依赖性，并提高了逃离局部最小值的概率。虽然当前参数空间的维度相对较低，但将类似的BO方法扩展到其他具有更多参数的变分量子算法是一个有趣的研究方向。先进BO变体在处理高维问题和存在噪声的挑战性基准中表现出卓越的优化性能，适用于优化高维问题（D = 385），并准确找到化学、材料科学和生物学中现实问题的最佳实验设置。这些应用可能与变分量子本征求解器、量子机器学习和量子架构搜索场景的优化相关。双自适应区域思想在BO中是一个通用框架，DARBO方法的具体细节可以针对不同的优化问题进行调整。未来工作可以考虑扩展DARBO算法，包含更多自适应搜索区域，以及在优化过程中调整这些区域的范围。此外，通过使用更多用于QAOA部署的修剪和编译技术，以及更多的错误缓解技术，研究人员可以在真正的量子硬件上成功地以有意义的精度扩展QAOA程序。总的来说，腾讯量子实验室提出的DARBO优化器为探索变分量子算法领域提供了有效工具，并在解决组合问题的QAOA框架中展现出显著性能提升。这些研究结果为在量子硬件上扩展QAOA并实现潜在的量子优势提供了基础，并提供了利用这一优势的通用方法。

SOSP 2023有哪些值得关注的文章？

揭示SOSP 2023的学术亮点：深度探索机器学习系统前沿技术

在2023年的SOSP会议上，机器学习系统的研究者们呈现了一系列令人瞩目的论文，展示了他们在深度学习（DL）、图形处理单元（GPU）优化、故障容错以及异构资源管理方面的突破性成果。以下是其中几篇值得关注的文章:

UCB Ion Stoica团队的持续贡献，无疑为SOSP 2023增添了一抹科技的亮色，展示了在机器学习系统研究领域的前沿探索和实践。 这些成果不仅推动了机器学习领域的技术进步，也为未来系统设计和部署提供了宝贵的经验和启示。SOSP 2023的每一个亮点，都在向我们揭示着AI技术的无限可能。
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