常见优化器及选取经验优化器选取经验常见的优化器及其常用的任务类型怎样选取优化器 优化器选取经验对于大多数情况，Adam 或其变体是一个很好的选择。它通常具有快速的收敛速度和较好的性能。如果数据集很大，则 SGD 或 Mini-batch SGD 可能更合适。这是因为它们可以更好地处理大量数据，且计算成本较低。如果模型具有很多局部最小值或鞍点，则动量优化器或其变体（如Nadam或AMSGrad）可
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2023-12-01 15:13:22
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torch.optim.SGDclass torch.optim.SGD(params, lr=<object object>, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)功能:可实现SGD优化算法，带动量SGD优化算法，带NAG(Nesterov accelerated gradient)动量SGD优化算法,并且均
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2023-06-28 20:29:39
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1.优化器的选择自深度学习发展以来，就有很多关于优化器的研究者工作，优化器的目的是为了让损失函数尽可能的小，从而找到合适的参数来完成某项任务。目前业界主要用到的优化器有SGD、RMSProp、Adam、AdaDelt等，其中由于带momentum的SGD优化器广泛应用于学术界和工业界，所以我们发布的模型也大都使用该优化器来实现损失函数的梯度下降。带momentum的SGD优化器有两个劣势，其一是收
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2024-07-08 19:49:05
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自动优化工具Black在众多代码格式化工具中，Black算是比较新的一个，它***的特点是可配置项比较少，个人认为这对于新手来说是件好事，因为我们不必过多考虑如何设置Black，让 Black 自己做决定就好。1).安装与使用与pylint类似，直接pip install black即可完成该模块的安装，不过black依赖于Python 3.6+，但它仍然可以格式化Python2的代码。在使用方面
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2024-09-07 17:06:25
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Adam是1997年提出的优化算法，在深度学习领域应用广泛。 Adam与经典的随机梯度下降法是不同的。经典随机梯度下降保持一个单一的学习速率(称为alpha)，用于所有的权重更新，并且在训练过程中学习速率不会改变。而在Adam中，每一个网络权重(参数)都保持一个学习速率，并随着学习的展开而单独地进行调整。该方法通过梯度的一阶矩和二阶矩来计算不同参数的自适应学习速率。 Adam算法结合AdaGrad
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2023-06-18 15:32:57
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目录part 1.1. 介绍一下几种优化器1.1 SGD(Stochastic Gradient Descent) 1.2 BGD（Batch Gradient Descent）1.3 MBGD（Mini-Batch Gradient Descent）1.4 Momentum1.5 Adagrad(Adaptive gradient algorithm)1.6 Adadelta1.7 R
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2023-10-03 19:08:31
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神经网络训练前的准备工作数据预处理数据增广参数初始化损失函数的选择优化算法超参数选择技巧模型泛化手段 数据预处理数据增广通过对图像进行变换、引入噪声等方法来增加数据的多样性针对图像数据，常用的一些数据增广方法：旋转（Rotation）：顺时针or逆时针旋转一定角度翻转（Filp）：将图像沿水平or垂直随机翻转一定角度缩放（Scale）：将图像按一定比例方法or缩小平移（Shift）：沿水平or垂
????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述1.1 LSTM神经网络算法1.2 PSO算法1.3 PSO-LSTM负荷预测模型?2 运行结果2.1 LSTM2.2 PSO优化2.3 PSO-LSTM2.4 实际值、LSTM、PSO-LSTM比较&nb
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2023-09-18 14:50:18
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基于两阶段学习的大规模优化粒子群算法（TPLSO）简介：TPLSO采用群体学习和精英学习。在群体学习阶段，TPLSO具有不同探索和开发潜力的粒子被随机选择三个粒子组成学习组，然后采用竞争机制更新学习组成员。然后对群中的所有粒子进行排序，并挑选出具有更好拟合值的精英粒子，可以保持高度的多样性，避免陷入局部最优。在精英学习阶段，一些具有良好拟合值的精英粒子将粒子聚集到群体中形成新的群体，然后这些精英粒
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2024-06-11 18:42:06
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在深度学习中，PyTorch LSTM（长短期记忆网络）被广泛应用于序列数据的建模。然而，针对LSTM的优化和调参问题仍然存在复杂性，尤其是在选择合适的优化器时，选择不当可能导致模型训练缓慢或性能不达标，进而影响业务预测的准确性。以下是针对“PyTorch LSTM常用优化器”相关问题的详细记录，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
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回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归Lasso Regression、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。 &nbs
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2024-05-21 21:27:08
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# 鲸鱼优化算法与LSTM结合在Python中的应用
## 引言
在机器学习和深度学习领域，长短期记忆(shor-term memory, LSTM)网络是一种广泛应用于序列预测、时间序列分析以及自然语言处理的模型。然而，在训练这些模型时，选择合适的超参数和优化算法是至关重要的。鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）作为一种新兴的群体智能优化算法，近
0 引言 基于LSTM进行时间序列预测方法简单有效。LSTM的出现为时间序列预测提供了一个新的研究方向。然而，与大部分网络模型一样，LSTM效果受其超参数设置的影响。为此，本文采用HHO/GTO/EO/SCA/BOA/WOA/HBA/PSOBOA/HPSOBOA等9种优化算法分别优化LSTM网络超参数，建立优化的LSTM模型 , &n
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2024-05-02 11:32:05
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# 鯨鱼优化算法优化LSTM模型
在深度学习中，长短期记忆网络（LSTM）是一种广泛应用于时间序列预测、自然语言处理等任务的循环神经网络（RNN）变体。然而，LSTM的性能受许多因素的影响，其中超参数的选择尤为重要。鲸鱼优化算法（WOA）是一种新颖的群体智能优化算法，近年来被广泛应用于超参数调优。本文将探讨如何使用鲸鱼优化算法优化LSTM模型，并提供相关的代码示例。
## 1. 鲸鱼优化算法简
原创
2024-09-30 05:00:45
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小伙伴你的程序还是停留在糊墙吗？优化代码可以显示程序员的素质欧！普及一下基础了欧：一层for简写：y = [1,2,3,4,5,6]，[(i*2) for i in y ] 会输出 [2, 4, 6, 8, 10, 12] ，标准形式为： [ 对i的操作 for i in 列表 ]
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2023-10-24 10:12:11
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导读 谈到神经网络，相信是当下比较火的一个词。它的发展不是一蹴而就，而是通过各代人的智慧，经过一次一次的优化，迭代才慢慢建立起当下的各种网络结构，从最简单的 MLP，到 CNN，RNN，再到增强网络，对抗网络。每一种网络结构的诞生，都是为了解决某一类特定场景的问题。本文中涉及的 LSTM 网络，就是 RNN 网络的一种变体。工欲善其事，必先利其器。本文将通过对比几种不同的实现，逐步的建立
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2023-09-13 22:41:42
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目录1.算法描述2.matlab算法仿真效果3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 在求解TSP这种整数规划问题的时候, PSO显然与ACO不
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2024-04-20 20:06:55
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# 使用蜣螂优化算法和LSTM实现时间序列预测
在机器学习领域，蜣螂优化算法是一种模拟生物行为的优化算法，而长短期记忆网络（LSTM）是一种用于处理和预测序列数据的特殊类型的递归神经网络（RNN）。结合这两者，可以有效改进时间序列数据的预测效果。本文将指导你如何使用蜣螂优化算法来优化LSTM的超参数。
## 流程概述
首先，我们需要明确整个流程。为使流程清晰可见，以下是一个简化的步骤表格：
原创
2024-09-28 03:54:35
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# Python LSTM Checkpoint优化参数指导
在深度学习模型中，LSTM（长短期记忆网络）是处理序列数据的重要工具。而在训练LSTM模型时，合理设置参数和使用Checkpoint技术，可以极大地提高模型的性能和训练效率。本文将详细教会你如何实现LSTM Checkpoint优化参数的流程。
## 整体流程概述
下面是本次学习的整体流程，包含各个步骤及其描述：
| 步骤 |
让自动化测试脚本正常工作只是自动化测试的第一步，由于自动化脚本会经常执行并更新，因此测试脚本需要可以快速执行容易维护容易阅读本文会提供一些让selenium自动化脚本运行的更快的技巧。在page_source中断言text比直接使用text属性断言要快我们经常会需要断言页面中的某个部分包含一些具体的文本，下面的语句的输出结果是相同的driver.page_source
driver.find_e
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2023-11-20 06:11:55
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