HyperPower（Keras / TensorFlow +薄荷）
通过贝叶斯优化对硬件进行感知的超参数搜索 + 神经网络。
描述
神经网络（NN）的超参数优化已成为一个具有挑战性的过程。 如果我们发现最佳的（根据分类错误）NN配置也满足硬件约束，例如最大推理运行时间，最大GPU能耗或功耗，则此设计问题将变得更加艰巨。
HyperPower利用贝叶斯优化的有效性来采用受硬件限制的超参数优化。 该代码库是基础：
HyperPower: Power- and Memory-Constrained Hyper-Parameter Optimization for Neural Networks
Dimitrios Stamoulis, Ermao Cai, Da-Cheng Juan, Diana Marculescu
Design, Automation and Test in Eu
2021-10-07 16:27:42
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基于蚁群算法的PID控制参数优化Matlab源码,基于matlab的pid控制算法仿真,matlab源码.zip
2021-10-01 15:01:36
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针对常规整定方法下的 PID 控制器参数整定一般离不开人工经验调整,且难以得到最佳参数的缺点,提出一种基于蚁群算法的PID参数整定方法,利用 Ziegler-Nichol 法确定参数的搜索范围,在二次型性能指标下对 PID 控制器的参数进行优化,通过与 Ziegler-Nichol法、单纯形法的控制效果进行对比,可以得出该整定方法得到的控制系统具有更强的抗干扰能力和鲁棒性.文中还研究了二次型性能指标可调参数 对优化结果的影响,MATLAB仿真结果表明,在二次型性能指标下控制效果更好.
2021-09-25 16:56:35
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高斯密度函数估计是一种参数化模型。有单高斯模型(Single Gaussian Model, SGM)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)两类。本文详细介绍了这两种模型的原理,并介绍了实现方法,最后附了源码,以供参考.源码经过详细测试，没有任何错误
2021-09-24 21:57:56
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