算法背景 免疫算法是一种模拟生物免疫系统的智能优化算法。想象一下，当我们的身体遇到病毒或细菌侵袭时，免疫系统会启动，通过识别、记忆、适应和清除来保护我们。就像我们的身体需要应对各种...

算法引言 自然界的启发：BSO算法的灵感来自于蜜蜂在自然界中的觅食行为。在自然界中，蜜蜂需要找到花蜜来生存。当一只蜜蜂找到一片花丛时，它会返回蜂巢，通过特殊的“摆动舞”将花丛的位置信息...

算法背景 萤火虫优化算法，是由剑桥大学的Xin-She Yang在2009年提出的一种基于群体智能的优化算法。它的灵感来源于萤火虫在夜晚闪烁发光的行为。在自然界中，萤火虫通过发光来吸引配偶或猎物，...

算法背景 麻雀算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种受自然界麻雀群体行为启发的优化算法。想象一下，一群麻雀在寻找食物的过程中，它们需要在广阔的区域内快速而有效地搜索到食物资源。...

算法引言 模拟退火算法是一种启发式搜索算法，它受到物理学中固体物质退火过程的启发。在物理学中，退火是一种将材料加热至高温，然后缓慢冷却以减少材料内部应力的过程。在这个过程中，材料的...

算法引言 遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索启发式算法。想象一下长颈鹿的进化过程：在古代，长颈鹿的祖先可能都有着不同长度的脖子。在食物竞争激烈的环境下，那些脖子较长、能够触及更高...

算法引言 蚁群算法，是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。想象一下，当你在野餐时，不小心洒了一些糖在地上。一只蚂蚁偶然发现了这些糖，就会在回巢的路上留下信息素，引导其他蚂蚁也找到这个食...

算法背景 蝙蝠优化算法（Bat Algorithm）是一种基于群体智能的优化算法，它的灵感来源于蝙蝠捕食时的回声定位行为。想象一下，夜幕降临，一群蝙蝠在黑暗中飞翔，它们发出超声波并依靠回声来定位...

算法引言 梯度下降算法，这个在机器学习中非常常见的算法，可以用下山的例子来形象地解释。想象一下，你在一座山的顶端，目标是要以最快的速度下到山底。但由于浓雾遮挡，你看不清整座山的轮廓...

问题描述 梯度弥散：在深层神经网络中，梯度弥散是指在反向传播过程中梯度逐渐变小，以至于在网络的较浅层梯度接近于零。这导致网络的这些层的权重几乎不更新，使得模型难以学习到输入数据的复...