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超参数设置。在实践中,优化超参数仍是设计深度神经网络一大障碍。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数据集上实验结果显示:通过PSO优化CNN模型可以得
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节点数和dropout概率进行调优,最后对比默认模型和优化后模型对英雄联盟比赛结果预测准确率 。 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术源于对鸟群捕食行为研究。粒子群优化算
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多层前馈神经网络,本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络网络参数进行寻优,得到最优化网络参数,并与未使用PSOBP网络对同一测试样本进行预测,对比分析并突出PSO-BP优越性。本文章代码可改性强,注释
目录摘要:1.RBF神经网络介绍:2.RBF神经网络BP神经网络特点: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神经网络主要参数中心值c, 宽度σ以及连接权值w。然后
?欢迎来到智能优化算法世界  ?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
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:较强收敛性能,结构简单、需要调节参数少,容易实现,存在能够自适应调整收敛因子以及信息
BP神经网络主要用于预测和分类,对于大样本数据,BP神经网络预测效果较佳,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训练和预测,由于其简单结构,可调整参数多,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,改变我人生命运四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样内容:看到这么高大上,这么牛逼定义,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连接和信息传递过程。BP(Back Propagation)神经网络是一种常用神经网络模型,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
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BP神经网络训练采用是误差反向传播学习算法,它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神经网络一般优化是权值、阈值。单单优化平滑参数spread可以吗? 10粒子群优化算法参数设置。从上面的例子我们可以看到应用PSO解决优化问题过程中有两个重要步骤:问题解编码和适应度函数PSO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; %设置相应参数 net.trainParam.sh
转载 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、评估测试集准确率4、模型推理和训练在GPU上运行,但是验证一般在CPU上运行5、训练集是数据集70%,随机取得,测试集占数据集比重是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性能特征,逐渐引起了学术界和工程界关注。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
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模拟,把优化问题解域类比为鸟类飞行空间,将优化问题候选解类比为 鸟群中鸟,每只鸟抽象为飞行空间内一个无质量无体积微粒,问题需搜寻的最优解 则等同于鸟群所要寻找食物。 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PSO-BP神经网络成为了一种较为有效训练方法。本文将介绍PSO-BP神经网络原理,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 BP 为 Back  Propagation 简写,最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于 1986 年提出来,Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名文章 《Learning representations by b
转载 2023-08-14 13:14:50
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