【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及向量模型优化领域，尤其涉及一种大模型向量最优化分析方法。
技术介绍
1、大模型向量最优化分析方法在机器学习和数据分析等领域有着广泛的应用。随着大数据时代的到来，需要处理的数据规模越来越大，传统的向量最优化分析方法在处理这些大规模数据时面临着诸多挑战。首先，计算量巨大，传统的向量最优化分析方法需要遍历整个数据集，导致计算时间过长，无法满足实时性要求。其次，内存消耗大，传统的向量最优化分析方法需要将整个数据集存储在内存中，对于大规模数据来说，内存消耗过大，甚至可能超过硬件资源限制。此外，对于高维度数据，传统的向量最优化分析方法可能会出现维度灾难等问题，使得算法的收敛速度极慢，甚至无法收敛。
2、因此，针对大规模高维度数据的向量最优化分析方法仍然是一个亟待解决的问题。
3、为此，本专利技术提出一种大模型向量最优化分析方法
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种大模型向量最优化分析方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种大模型向量最优化分析方法，包括以下步骤：
4、s1：数据预处理，对向量进行归一化处理和去除噪声；
5、s2：最优化分析，利用最优化分析算法对向量进行优化，得到最优解；
6、s3：后处理，对最优解进行反归一化处理和还原噪声处理。
7、优选地：所述s2步骤中，最优化分析算法采用随机梯度下降算法、共轭梯
8、优选地：所述随机梯度下降算法分析最优解的方法包括以下步骤：
9、a1：初始化参数，设定学习率和迭代次数参数；
10、a2：样本选择，随机选择一个样本；
11、a3：计算样本梯度；
12、a4：更新参数，根据计算的样本梯度更新模型参数；
13、a5：重复步骤a2和a4，直至达到迭代次数。
14、优选地：所述a3步骤中，样本的梯度计算方式为：对于样本(x-i，y-i)和当前模型参数θ，样本梯度为g-i＝δf(x-i，y-i，θ)，δf为损失函数f对参数θ的梯度。
15、优选地：所述a4步骤中，更新参数按照公式θ＝θ-a*g-i，其中a为学习率。
16、优选地：所述共轭梯度法分析最优解的方法包括以下步骤：
17、b1：初始化参数和搜索方向；
18、b2：计算函数在当前搜索方向上的梯度；
19、b3：根据梯度和当前搜索方向的共轭性，更新搜索方向；
20、b4：重复步骤b2和b3，直至达到最大迭代次数。
21、优选地：所述b3步骤中，更新搜索方向按照公式dk＝-δf(θ)+β*d_{k-1}dk＝-δf(θ)+β*d-{k-1}，其中β为共轭因子，β≥0且β*α_k>0，其中α_k是前一步的步长。
22、优选地：所述牛顿法分析最优解的方法包括以下步骤：
23、c1：初始化参数；
24、c2：计算函数在当前参数处的梯度和海森矩阵；
25、c3：利用牛顿公式更新参数；
26、c4：重复c2和c3步骤，直至达到最大迭代次数；
27、所述c3步骤中更新参数的方法按照公式θ_{n+1}＝θ_n-f(θ_n)/δf(θ_n)^tδf(θ_n)，其中δf(θ_n)^t为δf(θ)的转置。
28、优选地：所述拟牛顿法分析最优解的方法包括以下步骤：
29、d1：初始化参数和近似海森矩阵；
30、d2：计算函数在当前参数处的梯度；
31、d3：利用牛顿公式更新参数；
32、d4：重复d2和d3，直至达到最大迭代次数；
33、所述d3步骤中更新参数的方法按照公式θ_{n+1}＝θ_n-f(θ_n)/δf(θ_n)^tδf(θ_n)，其中δf(θ_n)^t为δf(θ)的转置。
34、本专利技术的有益效果为：
35、1.本专利技术通过预处理和后处理，可以有效降低计算的复杂度，提高优化的效率；同时，可以利用随机梯度下降算法、共轭梯度法、牛顿法和拟牛顿法处理大规模数据，避免传统方法在处理大规模数据时存在效率低和无法收敛的问题。
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1.一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，所述S2步骤中，最优化分析算法采用随机梯度下降算法、共轭梯度法、牛顿法和拟牛顿法中的任意一种。
3.根据权利要求2所述的一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，所述随机梯度下降算法分析最优解的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，所述A3步骤中，样本的梯度计算方式为：对于样本(x-i，y-i)和当前模型参数θ，样本梯度为g-i＝Δf(x-i，y-i，θ)，Δf为损失函数f对参数θ的梯度。
5.根据权利要求3所述的一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，所述A4步骤中，更新参数按照公式θ＝θ-a*g-i，其中a为学习率。
6.根据权利要求2所述的一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，所述共轭梯度法分析最优解的方法包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，所述B3步骤中，更新搜索方向按照公式d
8.根据权利要求2所述的一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，所述牛顿法分析最优解的方法包括以下步骤：
9.根据权利要求2所述的一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，所述拟牛顿法分析最优解的方法包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，所述s2步骤中，最优化分析算法采用随机梯度下降算法、共轭梯度法、牛顿法和拟牛顿法中的任意一种。
3.根据权利要求2所述的一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，所述随机梯度下降算法分析最优解的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，所述a3步骤中，样本的梯度计算方式为：对于样本(x-i，y-i)和当前模型参数θ，样本梯度为g-i＝δf(x-i，y-i，θ)，δf为损失函数f对参数θ的梯度。
5.根据权利要求3所述的一种大模型向量最优化分析方法，其特征在于，所述a4步...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗超能，邓雅婷，吴小春，周丹阳，郭维，杨逐，吴小东，励雨晏，蔡煜文，
申请(专利权)人：重庆师范大学，
类型：发明
国别省市：
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