在这里,我们将每个可能的LSTM模型配置编码为一个染色体(即GA的个体),并使用遗传算法来搜索最优的超参数组合。 函数首先解码GA的解,将其转换为整数形式的超参数,如LSTM层中的神经元数量、训练轮数(epochs)和批次大小(batch_size)。然后,基于这些解码后的超参数,我们定义了LSTM模型的架构。接下来,使用指定的超参数...
在这里,我们将每个可能的LSTM模型配置编码为一个染色体(即GA的个体),并使用遗传算法来搜索最优的超参数组合。 函数首先解码GA的解,将其转换为整数形式的超参数,如LSTM层中的神经元数量、训练轮数(epochs)和批次大小(batch_size)。然后,基于这些解码后的超参数,我们定义了LSTM模型的架构。接下来,使用指定的超参数...