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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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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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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目录摘要：1.RBF神经网络介绍：2.RBF神经网络与BP神经网络的特点：3.PSO-RBF优化流程：4.实际测试及结果分析：4.1 BP神经网络测试结果4.2 RBF神经网络测试结果4.3 PSO-RBF神经网络测试结果5.本文Maltab代码：摘要：本文将粒子群算法（PSO）与径向基神经网络（RBF）相结合，使用PSO优化RBF神经网络的主要参数中心值c, 宽度σ以及连接权值w。然后
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2023-08-10 14:52:00
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?欢迎来到智能优化算法的世界 ?欢迎关注?点赞?收藏⭐️留言??本文由卿云阁原创！?本阶段属于筑基阶段之一，希望各位仙友顺利完成突破?首发时间：?2021年1月7日?✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！?作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！目录0️⃣基本介绍1️⃣代码部分2️⃣结果 0️⃣✨✨✨基本介绍✨✨✨ BP神经
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2023-07-31 15:42:26
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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
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
【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
# PSO-BP神经网络
## 介绍
神经网络是一种计算模型，模拟了人脑神经元之间的连接和信息传递过程。BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的神经网络模型，通过反向传播算法来训练和优化网络权重。然而，传统BP算法容易陷入局部最优解，训练效果不佳。
为了解决传统BP算法的问题，研究者们提出了基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算
原创
2023-07-21 13:41:00
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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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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
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
Matlab版本：Matlab 2014a1 问题描述 bp网络设置如下net = newff(all_tra, all_bar, 9, {'tansig','purelin'}, 'trainbfg');
net = init(net);
net.trainParam.goal=0.0001; %设置相应的参数
net.trainParam.sh
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2023-05-23 23:07:35
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1、将原始数据集分为训练集和测试集2、对训练集进行批量梯度下降3、评估测试集的准确率4、模型的推理和训练在GPU上运行，但是验证一般在CPU上运行5、训练集是数据集的70%，随机取得，测试集占数据集的比重是0.3，随机取得数据import torch
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.d
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
0 前言Gitee 代码地址： https://gitee.com/futurelqh/GA粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)，其思想源于对鸟群觅食过程的模拟，把优化问题的解域类比为鸟类的飞行空间，将优化问题的候选解类比为 鸟群中的鸟，每只鸟抽象为飞行空间内一个无质量无体积的微粒，问题需搜寻的最优解 则等同于鸟群所要寻找的食物。
1. 应用研究
## PSO-BP神经网络原理实现
### 一、流程
下面是实现PSO-BP神经网络的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 初始化神经网络 |
| 3 | 定义适应度函数 |
| 4 | 粒子群初始化 |
| 5 | PSO迭代 |
| 6 | 更新粒子速度和位置 |
| 7 | 更新粒子个体最优解和全局最优解 |
| 8 |
原创
2023-08-12 13:02:47
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# PSO-BP神经网络
## 引言
在机器学习领域中，神经网络是一个常用的模型。然而，神经网络训练过程中常常容易陷入局部最优解。为了解决这个问题，研究者们提出了很多优化算法。其中，组合了粒子群优化（PSO）和反向传播（BP）算法的PSO-BP神经网络成为了一种较为有效的训练方法。本文将介绍PSO-BP神经网络的原理，以及如何使用Python实现该算法。
## PSO-BP神经网络原理
PSO
原创
2023-08-18 07:22:42
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# PSO-BP神经网络的实现流程
## 1. 准备工作
在开始实现PSO-BP神经网络之前，我们需要确保已经安装好以下Python库：
- numpy：用于进行数值计算和矩阵运算
- matplotlib：用于进行数据可视化
- scikit-learn：用于加载和预处理数据集
## 2. 数据准备
首先，我们需要准备训练数据和测试数据。这里我们以手写数字识别为例，使用MNIST数据集作为训
原创
2023-07-23 11:12:09
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BP神经网络-- 基本模型
BP 神经网络中的 BP 为 Back Propagation 的简写，最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于 1986 年提出来的，Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 《Learning representations by b
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2023-08-14 13:14:50
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