自适应的遗传算法以及MATLAB实现，拿去学习吧

神经网络一种RBF神经网络的自适应学习算法

拉丹 自适应学习率的方差及超越 我们处于早期版本的Beta中。 期待一些冒险和艰难的边缘。 目录 介绍 如果热身是答案，那么问题是什么？ Adam的学习速度预热是在某些情况下（或eps调整）进行稳定训练的必备技巧。 但是基本机制尚不清楚。 在我们的研究中，我们提出一个根本原因是自适应学习率的巨大差异，并提供理论和经验支持证据。 除了解释为什么要使用预热之外，我们还提出RAdam ，这是Adam的理论上合理的变体。 动机 如图1所示，我们假定梯度遵循正态分布（均值：\ mu，方差：1）。 模拟了自适应学习率的方差，并将其绘制在图1中（蓝色曲线）。 我们观察到，在训练的早期阶段，自适应学习率具有很大的差异。 将变压器用于NMT时，通常需要进行预热阶段以避免收敛问题（例如，图2中的Adam-vanilla收敛于500 PPL左右，而Adam-warmup成功收敛于10 PPL以下）。 在进

为了解决传统BP （Back Propagation）神经网络收敛较慢的问题，通过BP神经网络搭建火点预测模型，采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络，经比较该算法收敛较快，模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的动态可重构技术实现了改进后的神经网络，通过仿真和结果测试，该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间，为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础.

自适应学习率调整法 在BP算法中，网络权值的调整取决于学习速率和梯度。在标准BP 算法中，学习速率是不变的。 而在自适应学习率调整法中，通常学习速率的调整准则是：检查权值的修正是否真正降低了误差函数，如果确实如此，则说明所选的学习率小了，可对其增加一个量；若不是则说明产生了过调，那么就应减小学习速率的值。

人工智能-项目实践-自适应学习-使用Q学习进行水声通信的自适应调制 使用Q学习进行水声通信的自适应调制 动作为调制方式，有BPSK、QPSK、8PSK三种，每种调制都有高功耗发射和低功耗发射两种模式。 状态为已使用的能量，信噪比和状态有关且加了一定程度的随机性

人工智能-项目实践-自适应学习-自适应学习模型-应用于教育领域-知识图谱 run this demo $python train_dkt.py --dataset ../data/assistments.txt

人工智能-项目实践-自适应学习-使用强化学习来实现旋转门算法参数的自适应 使用强化学习来实现旋转门算法参数的自适应

自适应学习速率 对于一个特定的问题，要选择适当的学习速率并 不是一件容易的事情。对训练开始初期功效很好地学 习速率，不见得对后来的训练合适。为了解决值一问 题，人们自然会想到在训练过程中自动调整学习速率。 下面给出一个自适应学习速率的调整公式： （2.4.7） 初始学习速率(0)的选取范围可以有很大的随意性。

随着现代信息技术与教育产业的深度融合，建设远程开放式的网络学习平台已成为构建智慧校园网的核心；同时也为构建学习型社会，实现终身教育提供了环境支撑和技术保障。主要着手于自适应算法研究，以网络学习者为对象，针对网络学习平台中存在的问题，设想将自适应算法引入到网络学习平台中，设计一个包含自适应网络学习模型、学习者信息模型、智能学习诊断模型的网络学习系统。以期系统能够有效地完善现有网络学习在动态导航、智能诊断、师生交互、因材施教等方面存在的不足，并从根本上改变传统按部就班式的学习模式，实现将资源按照学习者的个体特征和学习需求自动地生成学习内容序列，从而实现个性化的学生学习与教师辅导，以此来提升远程教育的服务质量。