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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

贝叶斯优化 Hyperband 超参数优化 实施 要求 - numpy - scipy - statsmodels - dask - torch (example) 安装 pip3 install bohb-hpo 用法 from bohb import BOHB import bohb . configspace as cs def objective ( step , alpha , beta ): return 1 / ( alpha * step + 0.1 ) + beta def evaluate ( params , n_iterations ): loss = 0.0 for i in range ( int ( n_iterations )): loss += objective ( ** params , step = i )

BoTorch是一个基于PyTorch的贝叶斯优化库。 BoTorch目前处于测试阶段，并且正在积极开发中！ 为什么选择BoTorch？ BoTorch 提供一个模块化且易于扩展的界面，以构成贝叶斯优化原语，包括概率模型，采集函数和优化器。 利用PyTorch的功能，包括自动区分，使用与设备无关的代码对高度并行化的现代硬件（例如GPU）的本地支持以及动态计算图。 通过，支持基于蒙特卡洛的采集功能，这使得实现新思路变得简单明了，而不必对基础模型施加限制性假设。 在PyTorch中实现与深度和/或卷积架构的无缝集成。 对的最新概率模型提供支持，包括对多任务高斯过程（GPs）深度内核学习，深度GP和近似推理的支持。 目标听众 动手使用BoTorch的主要对象是贝叶斯优化和AI领域的研究人员和资深从业人员。 我们建议将BoTorch用作实现新算法的低级API。 Axe被设计为最终用户

RAMBO Resource Allocation for Microservices

采用的是美国西储大学轴承数据中心的滚动轴承数据，贝叶斯优化后的准确率高达99%，也包含了和遗传算法以及网格搜索优化支持向量机的对比！希望可以帮助到大家！！！给两个积分意思一下就行了

LSTM_BayesianHyperparameterTuning.zip

Dragonfly：用于可扩展贝叶斯优化的开源python库

MATLAB实现Bayes（贝叶斯）优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测数据集

表格基线 不同的表格基线算法与超频带加贝叶斯优化（BOHB）相结合，用于超参数优化。