CADA大师
AISTATS2021论文的Python代码：陈天一，郭子业，孙跃娇，尹沃涛，“ CADA：通信自适应分布式亚当”。 [在线]
参考：
如果我们的代码可以帮助您进行研究，请引用我们的论文。
@misc{chen2020cada,
title={CADA: Communication-Adaptive Distributed Adam},
author={Tianyi Chen and Ziye Guo and Yuejiao Sun and Wotao Yin},
year={2020},
eprint={2012.15469},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG}
}
致谢
该存储库中的代码是以下论文中代码的修改版本。
@misc{chen2020lasg,
tit
2021-08-24 20:54:23
24.09MB
1
从麻雀的群体智慧、觅食行为和反捕食行为出发，提出了一种新的群体优化算法——麻雀搜索算法。在19个基准函数上进行了实验，测试了SSA算法的性能，并与其他算法如灰狼优化算法（GWO）、引力搜索算法（GSA）和粒子群优化算法（PSO）进行了比较。仿真结果表明，该算法在精度、收敛速度、稳定性和鲁棒性等方面优于GWO、PSO和GSA算法。
2021-07-11 13:03:00
11KB
研究了不同激活函数选取对BP网络收敛速度的影响,得出了采用组合激活函数可改善BP网络的收敛性的结论.以电力变压器的人工神经网络故障诊断为例所选取的TT(S T表示为双曲正切函数,S表示为Sigmoid函数)的组合激活函数方式,具有快速收敛性和较高的故障诊断精度.
2021-07-02 20:09:18
127KB
1