集成卡尔曼滤波器应用于神经网络权重的学习。

简介：
该存储库提供了用于利用集成卡尔曼滤波器学习神经网络权重的代码。其中包含三个主要实验，旨在进行深入研究和比较：首先，它将学习方法与传统的反向传播算法进行了对比；其次，它考察了精度阈值对实验结果的影响，并进行了相应的调整；最后，它探索了从集成卡尔曼滤波器（ENKF）到反向传播的转换过程。每个实验脚本都能够接受一系列命令行参数，这些参数详细定义了所使用的数据集、模型架构以及集成卡尔曼滤波器的超参数。 举例来说，运行 `python generate_comparison.py --dataset=boston_housing --model=fcn --r=0.01 --initial_noise=0.03 --batch_size=16 --timesteps=25 --num_epochs=5 --num_particles=50` 将会使用预设的学习超参数来训练波士顿房屋数据集的模型。