enkfnn:集成卡尔曼滤波器在神经网络权重学习中的应用

上传者: 42101384 | 上传时间: 2023-03-30 19:38:26 | 文件大小: 39KB | 文件类型: ZIP
使用集成卡尔曼滤波器学习神经网络权重 该存储库包含用于使用Ensemble Kalman滤波器学习神经网络权重的代码。 有三个主要实验: 与反向传播的比较: generate_comparison.py 精度阈值的影响: varying_r.py 从ENKF到反向传播的转换: varying_pretrain.py 每个文件都接受一组命令行参数,这些参数确定数据集,模型体系结构和ENKF超参数。 例如: python generate_comparison.py --dataset=boston_housing --model=fcn --r=0.01 --initial_noise=0.03 --batch_size=16 --timesteps=25 --num_epochs=5 --num_particles=50 从命令行运行此命令,将使用指定的学习超参数,将波士顿房屋

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