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技术
贝叶斯优化
2024/4/12 19:08:27
【深度学习实验】网络优化与正则化(七):超参数优化方法——网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、动态资源分配、神经架构搜索
文章目录 一、实验介绍二、实验环境1. 配置虚拟环境2. 库版本介绍 三、优化算法0. 导入必要的库1. 随机梯度下降SGD算法a. PyTorch中的SGD优化器b. 使用SGD优化器的前馈神经网络 2.随机梯度下降的改进方法a. 学习率调整b. 梯度估计修正 3. 梯度估计修正:动量法Momen…
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回归预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测
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分类预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多输入分类预测
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回归预测 | MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元多输入单输出回归预测
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【科学炼丹指南】机器学习最科学、最有效的参数优化全流程实现方法
机器学习模型都有很多超参数需要调整,比如神经网络的层数、节点数,树模型的最大深度、叶子节点数等。调参的目的是在限定的训练时间和计算资源内,通过调整这些超参数,使模型在验证集上的性能指标达到最优,如最小化预测误差,最大化准确率等。 但是由于超参数组合数量极大,模式性…
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时序预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络股票价格预测
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时序预测 | MATLAB实现BO-NARX贝叶斯优化非线性自回归外生模型股票价格预测
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多维时序 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元多变量时间序列预测
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回归预测 | MATLAB实现BO-GRNN贝叶斯优化广义回归神经网络多输入单输出预测
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分类预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元多输入分类预测
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机器学习-面经(part8、贝叶斯和其他知识点)
机器学习面经其他系列 机器学习面经系列的其他部分如下所示: 机器学习-面经(part1)-初步说明 机器学习-面经(part2)-交叉验证、超参数优化、评价指标等内容 机器学习-面经(part3)-正则化、特征工程面试问题与解答合集机器学习-面经(part4)-决策树共5000字的面试问…
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基于贝叶斯优化的长短期记忆网络(LSTM)回归预测——附代码
目录 摘要: 研究背景: 长短期神经网络介绍: 贝叶斯优化算法: 基于贝叶斯优化的LSTM: (1)LSTM训练阶段: (2)贝叶斯优化阶段: (…
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时序预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测
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时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
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