Advertisement

利用贝叶斯优化改进卷积神经网络的数据回归预测，优化参数包括学习率、隐藏层节点数和正则化参数

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究运用贝叶斯优化技术对卷积神经网络进行数据回归预测，通过自动调整学习率、隐藏层节点数量及正则化参数，显著提升模型性能与预测精度。 基于贝叶斯优化的卷积神经网络（Bayes-CNN）用于数据回归预测，其中优化参数包括学习率、隐藏层节点数以及正则化参数。评价指标涵盖R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，便于学习和替换数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用贝叶斯优化改进卷积神经网络的数据回归预测，优化参数包括学习率、隐藏层节点数和正则化参数
    优质
    本研究运用贝叶斯优化技术对卷积神经网络进行数据回归预测，通过自动调整学习率、隐藏层节点数量及正则化参数，显著提升模型性能与预测精度。 基于贝叶斯优化的卷积神经网络（Bayes-CNN）用于数据回归预测，其中优化参数包括学习率、隐藏层节点数以及正则化参数。评价指标涵盖R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，便于学习和替换数据。
     
  • 基于麻雀搜索算法优化长短期记忆网络(SSA-LSTM)的时间序列预测 参数优化包括学习率、隐藏层节点和正则化参数（2018）
    优质
    本文提出一种结合麻雀搜索算法与长短期记忆网络的新型时间序列预测模型SSA-LSTM，优化关键参数以提升预测精度。发表于2018年。 基于麻雀算法优化长短期记忆网络（SSA-LSTM）的时间序列预测方法涉及对学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数的调整。该代码要求使用2018b及以上版本的MATLAB编写，评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。此代码质量上乘，便于学习与数据替换操作。
     
  • 基于灰狼算法优化长短期记忆网络（GWO-LSTM）的时间序列预测 参数优化包括学习率、隐藏层节点和正则化参数（2018年）
    优质
    本文提出了一种利用灰狼优化算法对长短期记忆网络进行参数优化的方法，用于提升时间序列预测的准确性。重点探讨了学习率、隐藏层节点数及正则化参数的优化策略，并验证了GWO-LSTM模型在时间序列预测中的优越性能（2018年）。 基于灰狼算法优化长短期记忆网络（GWO-LSTM）的时间序列预测模型。该方法的优化参数包括学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数，并要求使用MATLAB 2018b及以上版本进行代码实现。评价指标涵盖R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以确保高质量的代码便于学习与数据替换操作。
     
  • 基于灰狼算法优化双向长短期记忆网络(GWO-BILSTM)的时间序列预测 参数优化包括学习率、隐藏层节点和正则化参数的要求
    优质
    本研究提出GWO-BILSTM模型，利用灰狼算法优化双向长短期记忆网络的超参数（如学习率、隐藏层节点及正则化参数），显著提升时间序列预测精度。 基于灰狼算法优化双向长短期记忆网络（GWO-BILSTM）的时间序列预测模型。该模型的优化参数包括学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数，适用于MATLAB 2019及以上版本。评价指标涵盖R²、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。代码质量高且易于学习与修改数据。
     
  • 基于鲸鱼算法优化长短期记忆网络（WOA-LSTM）的时间序列预测 参数优化包括学习率、隐藏层节点和正则化参数（2018年研究）
    优质
    本研究提出了一种新的时间序列预测方法WOA-LSTM，通过鲸鱼优化算法对LSTM模型的学习率、隐藏层节点及正则化参数进行优化。该方法于2018年完成。 基于鲸鱼算法优化长短期记忆网络(WOA-LSTM)的时间序列预测。优化参数包括学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数，要求使用2018b及以上版本的Matlab编写代码。评价指标涵盖R2、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。该代码质量极高，并且方便学习者进行数据替换与测试。
     
  • 基于粒子群算法的长短期记忆网络参数优化（PSO-LSTM）在时间序列预测中的应用 优化参数包括学习率、隐藏层节点数量和正则化参数 要求201
    优质
    本研究提出了一种结合粒子群算法与长短期记忆网络的方法，用于优化时间序列预测模型的参数设置。通过调整学习率、隐藏层数量及正则化值，PSO-LSTM显著提升了预测精度和效率，在金融数据预测中表现出色。 基于粒子群算法优化长短期记忆网络（PSO-LSTM）的时间序列预测方法涉及对学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数的调整。该代码适用于MATLAB 2018b及以上版本，并且包含了R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等评价指标，以确保其性能评估全面准确。此代码不仅质量高而且易于学习与修改，方便用户替换数据进行实验或研究。
     
  • 基于粒子群算法优化门控循环单元的时间序列预测 参数包括学习率、隐藏层节点和正则化参数的要求
    优质
    本研究提出一种新颖的方法，结合粒子群优化算法与门控循环单元（GRU），旨在提升时间序列预测准确性。通过系统地调整学习率、隐藏层节点数及正则化参数，该方法能有效避免过拟合，并增强模型的泛化能力。实验结果表明，在多个基准数据集上，此策略显著提高了预测精度和效率。 本段落介绍了一种基于粒子群算法优化门控循环单元的时间序列预测方法（PSO-GRU），主要优化参数包括学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数，适用于2020及以上版本的软件环境。 评价指标涵盖R2值、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、根均方误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)，代码质量高且易于学习与数据替换。
     
  • 基于粒子群算法优化双向长短期记忆网络（PSO-BILSTM）的时间序列预测及其参数优化（学习率、隐藏层节点和正则化参数）
    优质
    本研究提出了一种结合粒子群算法与双向长短期记忆网络的模型，用于时间序列预测，并对其关键参数进行自动优化。 基于粒子群算法优化双向长短期记忆网络（PSO-BILSTM）的时间序列预测方法涉及对学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数的优化。该代码适用于MATLAB 2019及以上版本，评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以确保模型性能评估全面且准确。此代码设计质量高，便于理解和修改数据输入部分。
     
  • 贝叶斯优化SLIP模型参数：贝叶斯优化...
    优质
    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。
     
  • 优化深层神经网络：超参数调节、正则化及RMSprop算法探讨
    优质
    本文深入探讨了优化深层神经网络的关键技术，包括超参数调节策略、正则化方法以及RMSprop算法的应用与改进。 RMSprop算法全称是root mean square prop算法，它能够加速梯度下降过程。回想之前的例子，在执行梯度下降时，尽管在横轴方向上有所进展，但在纵轴方向可能会出现大幅度的摆动。假设纵轴代表参数b，而横轴则表示参数W（可以认为还有其他重要的参数如$W_1, W_2$等）。为了简化说明，我们称这两个主要的方向为b和W。 如果希望减缓在b方向上的学习速度，并同时加快在横轴方向的学习，则RMSprop算法能够实现这一目标。在第t次迭代中，该算法会像往常一样计算当前mini-batch的梯度$dW$ 和 $db$。这里引入一个新的符号 $Sdw$ ，其定义为：$Sdw = \beta * Sdw + (1 - \beta) * (dW)^2$ 。