粒子群优化神经网络算法 可以实时控制吗谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创粒子群算法优化RBF神经网络一般优化的是权值、阈值。单单的优化平滑参数spread可以吗? 10粒子群优化算法的参数设置。从上面的例子我们可以看到应用PSO解决优化问题的过程中有两个重要的步骤:问题解的编码和适应度函数PSO的一个优势就是采用实数编码,不需要像遗传算法一样是二进制编码(或者采用针对实数的遗传操作.例如对于问题
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2024-01-10 14:08:07
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解）1.项目背景PSO是粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其
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2023-11-29 17:58:08
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神经网络之BP算法神经网络前馈神经网络反向传播算法损失函数梯度下降法梯度下降法在前馈神经网络中的应用反向传播算法中的梯度下降法反向传播算法MATLAB示例使用newff建立神经网络神经网络参数的设定神经网络的训练神经网络的仿真 神经网络是指一系列受生物学和神经科学启发的数学模型．这些模型主要是通过对人脑的神经元网络进行抽象，构建人工神经元，并按照一定拓扑结构来建立人工神经元之间的连接，来模拟生物
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2023-11-15 13:08:49
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1.摘要 深度神经网络（DNN）在各种任务中取得了前所未有的成功，但是，这些模型性能直接取决于它们的超参数的设置。在实践中，优化超参数仍是设计深度神经网络的一大障碍。在这项工作中，我们建议使用粒子群优化算法（PSO）来选择和优化模型参数。在MNIST数据集上的实验结果显示：通过PSO优化的CNN模型可以得
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2023-10-11 09:42:46
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目录摘要：1.BP模型神经网络模型2.粒子群优化算法（PSO）伪代码实现3.粒子群算法结合BP神经网络（PSO-BP）4.程序运行结果5.本文Matlab代码摘要：BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优，得到最优化的网络参数，并与未使用PSO的BP网络对同一测试样本进行预测，对比分析并突出PSO-BP的优越性。本文章代码可改性强，注释
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2023-09-26 12:12:50
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@目录系列文章项目简介一、粒子群算法（PSO）简介二、项目展示二、环境需求环境安装实例三、重要功能模块介绍1.数据预处理模块（data_create.py）2.定义粒子群优化算法（n_PSO.py）3.定义被优化CNN模型4.使用PSO优化CNN初始化学习率（ModelTrain.py）5.模型分类预测四、完整代码地址项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于：粒子群优化算法(PSO：
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2023-09-08 17:27:16
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python实现粒子群算法(PSO)优化神经网络超参数——以预测英雄联盟比赛结果为例
本实验根据英雄联盟的对局数据，搭建全连接网络分类模型，以粒子群算法对神经网络的节点数和dropout概率进行调优，最后对比默认模型和优化后的模型对英雄联盟比赛结果的预测准确率 。
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算
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2023-06-21 11:15:58
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系列文章手把手教你：人脸识别考勤系统 文章目录系列文章项目简介一、粒子群算法（PSO）简介二、项目展示二、环境需求环境安装实例三、重要功能模块介绍1.数据预处理模块（data_create.py）2.定义粒子群优化算法（n_PSO.py）3.定义被优化CNN模型4.使用PSO优化CNN初始化学习率（ModelTrain.py）5.模型分类预测四、完整代码地址 项目简介本文主要介绍如何使用pytho
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2023-10-04 11:27:00
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BP神经网络主要用于预测和分类，对于大样本的数据，BP神经网络的预测效果较佳，BP神经网络包括输入层、输出层和隐含层三层，通过划分训练集和测试集可以完成模型的训练和预测，由于其简单的结构，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用，但是也存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网
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2023-11-29 17:23:49
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息
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2024-01-04 14:49:23
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关注：智能算法及其模型预测clc;
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% restoredefaultpath
tic
%% 导入数据
% 训练集——190个样本
P = xlsread('data','training set','B2：G191')';
T = xlsread('data','training set','H2：H191')';
% 测试集——44个样本
P_tes
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2023-12-27 10:54:32
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郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！IEEE transactions on neural networks and learning systems, (2021) Abstract 脉冲神经网络(SNN)因其生物学合理性而受到广泛关注。SNN理论上至少具有与传统人工神经网络(ANN)相同的计算能力。它们具有实现能源效率的潜力，同时保持与深度神经网络(DNN)
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2023-07-31 23:38:01
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【废话外传】：终于要讲神经网络了，这个让我踏进机器学习大门，让我读研，改变我人生命运的四个字！话说那么一天，我在乱点百度，看到了这样的内容：看到这么高大上，这么牛逼的定义，怎么能不让我这个技术宅男心向往之？现在入坑之后就是下面的表情：好了好了，玩笑就开到这里，其实我是真的很喜欢这门学科，要不喜欢，老子早考公务员，找事业单位去了，还在这里陪你们牛逼打诨？写博客，吹逼？1神经网络历史（本章来自维基百科
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2024-02-10 19:52:24
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1.项目背景PSO是粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。本项目通过PSO粒子群优化循环神经网络LSTM算法来构
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2023-11-20 21:46:33
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优化算法的目的：1. 跳出局部极值点或鞍点，寻找全局最小值；2.使训练过程更加稳定，更加容易收敛。 优化算法的改进无非两方面：1.方向--加动量，2.学习速率--加衰减 1.SGD 2.[Momentum](https://zh.d2l.ai/chapter_optimization/momentum.html) 常取
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2024-01-06 20:38:34
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目录0 知识回顾1 ACO-BP算法2 ACO-BP算法基本思路3 具体步骤4 Matlab代码实现5 运行结果6 参考文献 7 写在最后 1 ACO-BP算法 传统的BP神经网络训练采用的是误差反向传播学习算法,它的优化目标函数相对复杂,较容易出现陷人局部最优、收敛速度慢等问题[6]。由于BP神经网络的训练算法实质上是对其网络权值和阈值进行迭代调整,因此用
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2023-11-09 11:53:24
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摘 要 BP神经网络可以有效地对非线性系统进行逼近，但是传统的最速下降搜索方法存在收敛速度慢的问题。本文通过对常用的BP神经网络训练算法进行比较，说明了不同训练算法的适用范围，为不同场景下BP神经网络训练算法的选择提供了实验依据。 关键词：BP神经网络；训练算法；适用范围一、BP神经网络的原理 1.人工神经网络概述 人工神经网络(Artificial Neural Network，简称ANN)由大
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2023-07-07 20:25:03
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文章目录前言一、使用numpy完成神经网络二、使用tensor完成神经网络三、pytorch的自动求导四、补充说明总结 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、使用numpy
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2023-09-26 05:32:13
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AlphaGo浅析——浅析卷积神经网络各位朋友中秋吉祥~，小编在此给您请安了。 在上节介绍AlphaGo的有监督学习策略网络Pσ的过程中，涉及到了卷积神经网络的相关知识，今日我们就着月饼来了解一下卷积神经网络的一些知识。一、卷积神经网络概述1. 组成：输入层+卷积层+激励层+池化层+全连接层卷积神经网络在传统神经网络的基础上加入了特征提取功能，把传统神经网络的隐含层拓展成了卷积层，池化层（下采样层
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2023-10-10 11:34:48
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飞蛾扑火( Moth-flame optimization algorithm，MFO) 是Seyedali Mirjalili等于2015年提出的一种新型智能优化算法。该算法具有并行优化能力强，全局性优且不易落入局部极值的性能特征，逐渐引起了学术界和工程界的关注。目录1.飞蛾扑火算法描述1.1 算法步骤 2.MFO优化BP神经网络流程 3.模型介绍3.1 确定BP神经网络的拓
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2023-11-12 19:09:21
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