1. 资源是猎人猎物算法HPO优化LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码。无二次收费。
2. 代码验证过，注释清楚，可以直接运行和换数据，跑出来结果。
2022-10-23 21:05:10
526KB
1. 该资源是MATLAB代码，猎人猎物优化算法Hunter-Prey Optimizer（HPO），也叫猎食者优化算法，该算法的灵感来自对动物的猎食，如狮子，豹和狼，以及雄鹿和瞪羚的捕食者，该算法于2022年提出。Reference: Naruei, I., Keynia, F., Sabbagh Molahosseini, A. Hunter-prey optimization: algorithm and applications[J]. Soft Computing, 2022, 26: 1279-1314
2. 该资源是猎人猎物优化算法的MATLAB代码，可直接运行，目标函数包括Sphere测试函数等。运行结果包括最优解和最佳适应度值，以及收敛曲线的图像。
3. 适合算法研发人群使用。
4.如果您对资源的使用有疑问，请在CSDN私信作者
2022-06-22 21:06:14
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【优化算法Matlab代码】资源存储库-第九期-猎人优化算法(HPO).zip
2021年Iraj Naruei等人提出的猎人优化算法,Hunter–prey optimization
2022-04-15 13:07:33
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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 )
2021-09-06 18:58:51
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本文对HPO中最基本的主题进行了综述。第一部分介绍了与模型训练和结构相关的关键超参数，并讨论了它们的重要性和定义值范围的方法。然后，研究了主要的优化算法及其适用性，包括它们的效率和准确性，特别是对于深度学习网络。本研究接下来将回顾HPO的主要服务和工具包，比较它们对最先进的搜索算法的支持、与主要深度学习框架的可行性以及用户设计的新模块的可扩展性。
2021-04-22 16:51:52
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