各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享作为计算机专业的学生，算法很差，该怎么提升，以及算法困境的解决办法包括的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
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作为计算机专业的学生，算法很差，该怎么提升
算法是需要长期积累而熟悉的。
对于计算机软件开发专业的人员来说，算法是极其重要的，熟悉并掌握常用算法，对理解问题、解决问题都是起着至关重要的。
那么，如何做才能更有效的掌握常用算法呢？下面我来谈谈自己，看法。
第一，找到兴趣点，多看。
刚开始学习算法的同学，总感到枯燥乏味，没有什么实际的应用指导，也就没有兴趣去持续深入的学习，逐渐的，学过的什么算法，也忘的一干二净了，更不用说掌握了。
解决的办法就是：坚持看，多看，看看这种算法在实际应用中的例子。这样就不会觉得算法枯燥无味了。
第二，动手实践，加强理解。
没有实践的支撑，理论总是很飘渺的。每学一种算法，必须亲自把它用自己擅长的编程语言去实现。当你自己能够用编程语言来实现某种算法时，你会有一种成就感！同时，你也自然而然的，理解了该种算法的思想，也就是掌握了这种算法。
第三，多学习他人的算法解读，仔细分析别人的思路。
总之，算法是一门非常重要的课程，也是很有意思的一门课程，祝你在学习的路上，用兴趣去找到乐趣！
（欢迎关注我，一起探讨）
神经网络的优化算法有哪些
在机器学习中，为了优化目标函数，就需要设计合适的优化算法，来即准确又有效率的实现最优化。常用的有一阶优化算法梯度下降法，二阶的优化算法有牛顿法等。
而对于神经网络，特别深度神经网络，由于其结构复杂，参数众多等等。比起传统的机器学习方法，优化起来十分困难，因此人们就提出了各种神经网络的优化算法。
神经网络中优化中最重要的思想就是梯度信息的反向传播。具体的步骤就是：先通过正向传播，由输入得到预测结果，然后把预测结果和真实结果之间的残差（可以是均方差、交叉熵等），根据链式求导法则，将梯度反向传导到各个参数中，来对参数进行更新。
最常用的就是随机梯度下降（SGD）的方法，如下面的公式所示：
参数更新的方式就是当前值减去学习率乘以当前参数的梯度。
随机梯度下降这种方式更新方式简单直接，在小数据集以及简单的网络结构中常常使用。但是对于复杂网络如CNN、RNN等，SGD的方法会导致优化时波动很大，收敛的速度很慢,而且容易陷入局部最优。这时就需要对其进行进一步的改进和优化。
主要从两方面来优化：自适应的学习率以及更准确的梯度方向。
1.更准确的梯度
首先是基于动量的方法（Momentum）：其思想很简单，就是对SGD优化时，高频微小的波动进行平滑，从而加速优化过程。方法就来源于物理中的动量，将参数的优化过程中，累计了一定的动能，因此不容易改变更新的方向，最终的更新方向和大小是由过去的梯度和当前梯度共同决定的。
就好比一个小球在向下滚动的过程中（即参数优化的过程），如果遇到平坦的地方，不会马上停下来，而是还会向前继续滚动。Momentum的方法不仅有助于加快学习速度，也可以有效避免落入局部最优点如鞍点。
但是基于动量的更新方式，容易错过最优点，因为其动能会导致其在最优点附近反复的震荡，甚至直接越过最优点。因此人们又提出了改进的方法就是NesterovMomentum。
其改进的地方就是，在Momentum的基础上，让小球先试探性地，靠着已有的动能向前一动一步，然后计算出移动后的梯度，用这个梯度来更新当前的参数。从而使得小球拥有了提前感知周围环境的信息。这样靠近最优点的时候，就能让小球放慢速度。
2.自适应学习率
因为不同的参数，其重要性和每次更新幅度不同。对于不常变化的参数，需要其学习率大一些，能够从个别样本中学习到更多的信息；而对于频繁更新变化的参数，已经积累了大量关于样本的信息，不希望它对单个样本过于敏感，因此希望更新幅度小一些。
最经典的就是Adagrad，利用了历史梯度的平方和，来调整参数的学习率，使得频繁更新的参数学习率更低；而少更新的参数学习率高。
但是Adagrad又一个缺陷就是随着Vt逐步累积增大，会导致学习率越来越小，最终停止更新。因此又提出了改进的RMSprop。同Momentum方法类似，为了防止出现学习率过小，只计算出各个时刻梯度的滑动平均值，窗口大小为1/（1-beta2）
在总结上述算法的基础上，就出现了Adam算法，即结合了RMSprop和Momentum的优化方法：
如何才能记住各种算法
这个问题问得很好，我那时候也是有着困惑。没入门的话，先看看几大经典的排序算法（直接插入，希尔排序，简单选择，堆排序，冒泡排序，快速排序，归并排序，基数排序），可以把代码背诵下来，然后复现。
但最好理解代码背后的数学逻辑，当你使用这些基础算法的时候，脑海里有个图浮现出来，然后你在这上面完善它整个算法流程。我那时候学习的方法是用扑克牌来学习经典算法，后面熟了之后就可以在代码上快速复现它。
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。现在有个网站是可以用动画学习算法和数据结构——VisuAlgo。VisuAlgo是由StevenHalim博士在2011年发布的一款可视化学习算法的工具，用于帮助其学生更好地理解数据结构和算法，可以让学生按自己的步骤来学习。下图是VisuAlgo的主页，不得不说我上去体验后感觉很有趣，很适合对基础算法的学习和了解，是一个找到后令人惊喜的网站。
VisuAlgo里面包含了许多先进的算法，这些算法在StevenHalim博士的书籍里都有讨论。就某种意义而言，这些先进的算法可视化/动画基本只能在VisuAlgo中找到。例如在图遍历可视化中，里面不仅标准的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，还包含了它们的变异。
之前没有这个网站时我是用笔和扑克牌来理解算法的，现在工具方便了，但是道理还在那。知识的体系结构类似一棵树，如果你想要学得快记得牢固，就必须把主干和粗线条先学习扎实，因为后来的高级知识类似树叶，需要有主干的支持才能挂靠牢固。
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算法的常用设计方法有哪些
算法设计是一件非常困难的工作，经常采用的算法设计技术主要有迭代法、穷举搜索法、递推法、贪婪法、回溯法、分治法、动态规划法等等。另外，为了更简洁的形式设计和藐视算法，在算法设计时又常常采用递归技术，用递归描述算法。
文章到此结束，如果本次分享的作为计算机专业的学生，算法很差，该怎么提升和算法困境的解决办法包括的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！
