Matlab-HFSS代码-DPTBO：基于深度划分树的贝叶斯优化-ITADN社区

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本项目为利用Matlab与HFSS结合进行电磁设计优化，采用DPTBO算法，即基于深度划分树的贝叶斯优化方法，有效提升参数优化效率。 Matlab-hfss代码具有深度划分树（DPT-BO）的高维贝叶斯优化版权（c）2020年3D包装研究中心电气与计算机工程学院佐治亚理工学院，与本段落相关的Matlab代码。这项工作部分由DARPACHIPS项目以N00014-17-1-2950资助以及ASCENT和半导体研究公司（SRC）计划的机器学习电子学（CAEML）资助。如果您使用了该代码，请引用我们的论文：托伦 (HMTorun) 和斯瓦米纳坦(M.Swaminathan)，用于高频电子设计的高维全局优化方法, 《IEEE微波理论与技术学报》，第1卷，2019年6月。 DPTBO_main.m函数提供该方法的示例用法，以最大化黑盒函数。请参阅其中的注释获取有关代码用法的详细信息。“DPTBO.m”是算法的实际实现功能。系统要求：此代码已在Matlab R2018b和R2019a上进行测试，并依赖于统计和机器学习工具箱”。如果您没有所需的工，需要安装该工具箱。

基于贝叶斯优化的LSTM代码（MATLAB）

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本作品介绍了一种基于贝叶斯优化技术调整长短时记忆网络(LSTM)参数的方法，并提供了相应的MATLAB实现代码。贝叶斯优化是一种基于贝叶斯推断原理的全局优化算法，在机器学习领域常用于调整超参数以提高模型性能。当应用于长短期记忆网络（LSTM）中，可以自动调节诸如学习率、隐藏层单元数等关键参数，从而提升模型在特定任务上的准确性和泛化能力。该方法的核心在于利用高斯过程构建代理模型，并依据概率信息选择新的评估点，在探索和利用之间找到平衡。它能够高效地处理多维参数空间问题，且迭代次数较少就能取得良好效果。贝叶斯优化与LSTM结合的应用展示了其在时间序列预测中的强大能力。通过这种方式，可以有效解决超参数选取对模型性能的影响这一难题，并为复杂高维度的参数调整提供了一种高效的解决方案。相关文档详细介绍了算法理论、应用场景及实现方法，同时提供了代码案例和可视化结果以帮助理解和解释实际运行情况。贝叶斯优化LSTM在MATLAB环境中的应用不仅体现了概率建模与深度学习结合的优势，还展示了其解决复杂问题的潜力。

基于贝叶斯优化的Matlab代码实例

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本实例深入浅出地介绍了如何在MATLAB中应用贝叶斯优化方法。通过具体的代码示例，帮助读者理解并实践这一强大的超参数调优技术，适用于机器学习模型的性能提升与算法研究。在机器学习和优化领域内，贝叶斯优化是一种高效的全局搜索方法，尤其适用于处理高维度及黑盒函数的优化问题。MATLAB作为一款强大的数值计算平台，提供了实现贝叶斯优化所需的工具与库支持。首先我们需要了解什么是贝叶斯优化。它基于概率统计中的贝叶斯理论，在每次迭代中构建一个关于目标函数的概率模型（通常采用高斯过程），并在此基础上确定下一次评估的最优位置。这种策略不仅关注当前的最佳解，还会考虑到先前观测数据所体现出来的不确定性，从而使得整个搜索流程更加高效。在MATLAB环境下执行贝叶斯优化可以通过使用内置的`bayesopt`函数来实现。这个工具支持用户自定义的目标函数、多输入和输出问题，并允许对获取策略及模型参数进行定制化设置。通常情况下，在一个给定的问题压缩包中会包含用于实施这些功能的具体MATLAB脚本，其中包括了优化问题初始化、目标函数的定义以及贝叶斯优化运行所需的配置等步骤。使用这个MATLAB脚本的基本流程包括： 1. **确定目标函数**：你需要明确你想要最小化或最大化的具体数学表达式。这可以是任何复杂的仿真模型或者机器学习算法中的超参数设置。 2. **设定优化参数**：调整贝叶斯优化的配置选项，如高斯过程的协方差函数等细节，并通过`bayesopt`函数提供的各种选项进行指定。 3. **执行贝叶斯优化**：运行`bayesopt`函数并传递所需的目标函数和设置信息。MATLAB将自动完成多次迭代，每次选择一个最有可能改善目标值的位置来进行评估。 4. **分析结果**：在优化过程结束之后，你可以获取到最优解、历史最佳成绩以及搜索路径的可视化等重要数据。实际上，在面对那些计算成本高昂且难以频繁直接求解的问题时（如复杂的机器学习模型），贝叶斯优化展示出了其独特的优势。此外，对于没有明确解析形式或结构过于复杂的目标函数来说，这种技术也能够提供出色的解决方案。综上所述，通过使用MATLAB中的贝叶斯优化案例代码，你将不仅学到如何实施这项技术，并且还能了解到它在解决各种高级优化问题上的强大功能和广泛应用前景。

Botorch：基于PyTorch的贝叶斯优化

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Botorch是一款建立在PyTorch上的库，专注于提供高效的贝叶斯优化工具，适用于机器学习模型的超参数调优和黑盒函数优化等问题。 BoTorch 是一个基于 PyTorch 的贝叶斯优化库，并且目前正处于积极开发的测试阶段。选择 BoTorch 有几个原因：它提供了一个模块化、易于扩展的界面，用于构建贝叶斯优化原语，包括概率模型、采集函数和优化器。利用了 PyTorch 提供的功能，如自动微分以及对现代硬件（例如 GPU）的高度并行化的本地支持，并且使用的是与设备无关的代码。此外，BoTorch 支持基于蒙特卡洛方法的采集功能，这使得实现新思路变得简单明了而不必限制基础模型。在 PyTorch 中可以无缝地集成 BoTorch 与深度和/或卷积架构。它还支持最新的概率模型，包括多任务高斯过程（GPs）、深度核学习、深层 GP 和近似推理等。目标用户主要是贝叶斯优化和 AI 领域的研究人员以及资深从业人员。建议将 BoTorch 用作实现新算法的低级 API。

贝叶斯优化SLIP模型参数：贝叶斯优化...

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本研究采用贝叶斯优化方法对SLIP（弹簧加载倒立摆）模型的参数进行优化，旨在提高模拟效率与准确性。通过构建高维参数空间内的概率模型，有效指导搜索过程，减少计算成本，适用于机器人动态平衡控制等领域。弹簧加载倒立摆（SLIP）步态模型可以通过多个参数进行描述，例如弹簧刚度、机器人质量、着地角以及腿长。调整这些参数往往需要耗费大量时间，而贝叶斯优化则提供了一种寻找最佳步态参数的有效途径。用户可以设定系统的初始条件，然后通过贝叶斯优化来确定在给定的条件下最合适的弹簧刚度和落地角度。根据不同的初始设置，贝叶斯优化能够识别出多种步态模式，包括步行、跑步以及跳跃等不同类型的步态模式。关于更多详细信息，请参阅附件中的PDF文件。

基于抽样树的贝叶斯进化分析（Beast2）.zip

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本资料包提供了一种基于抽样树进行贝叶斯进化分析的方法，采用Beast2软件实现，适用于研究物种进化历史与系统发生关系。 Beast2 是一种基于分子序列的贝叶斯推理程序，使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法进行跨平台计算。它能够完全向根的方向推导，并且可以通过严格的或宽松的分子时钟模型来测量和推断时间尺度下的系统发育树。此外，Beast2 既可以作为一种重构系统发育树的方法，也可以用于其他相关分析。

基于贝叶斯优化的LSSVM方法

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本研究提出了一种基于贝叶斯优化的LSSVM（最小二乘支持向量机）方法，通过自动调参提升模型预测性能。贝叶斯优化最小二乘向量机是一种有效的优化方法，并且相对少见。

基于Matlab的朴素贝叶斯分类器代码

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本项目提供了一个用Matlab编写的实现朴素贝叶斯分类算法的代码库，适用于数据挖掘和机器学习中的分类问题。这不是官方的MATLAB版本，而是自行编写并包含测试模块的代码，适合学习贝叶斯编程过程。

基于贝叶斯优化的LSTM模型.zip

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本作品探讨了利用贝叶斯优化技术提升长短期记忆网络（LSTM）模型性能的方法，并提供了详尽实验分析。 LSTM_BayesianHyperparameterTuning.zip

基于MATLAB的朴素贝叶斯分类器源代码

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本项目提供了一个基于MATLAB实现的朴素贝叶斯分类器的完整源代码。适用于初学者学习与研究，包含数据预处理、模型训练及预测功能。提供了一个使用MATLAB编写的朴素贝叶斯分类器的源代码示例，并利用了UCI蘑菇数据集进行演示。关于该分类器的具体介绍可以参考相关博客文章。

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Matlab-HFSS代码-DPTBO：基于深度划分树的贝叶斯优化

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