PSO优化LSTM在PyTorch中的应用 引言 长短期记忆网络(LSTM)是一种回归神经网络,广泛应用于时间序列预测、自然语言处理等领域。然而,LSTM的性能往往依赖于超参数设置,而超参数优化是深度学习中的一项重要而挑战性的任务。粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的优化算法,能够有效地为LSTM的超参数搜索提供支持。这篇文章将...
1、初始化:初始化粒子群;给每个粒子赋予初始位置和速度 2、计算适应值:根据适应度函数,计算每个粒子的适应值 3、求个体最佳适应值:对每一个粒子,将其当前位置的适应值与其历史最佳位置对应的适应值比较,如果当前位置的适应值更高,则用当前位置更新历史最佳位置 4、求群体最佳适应值:对每一个粒子,将其当前位置的...
基于PyTorch的完整代码示例,实现了KAN(Kernel Attention Network)与Transformer、LSTM、BiGRU、GRU和TCN结合的时间序列预测模型 微信用户 基于PyTorch的完整代码示例,实现了KAN(Kernel Attention Network)与Transformer、LSTM、BiGRU、GRU和TCN结合的时间序列预测模型 代码定制-数据集 MIMO反馈线性化(Feedback linearization)控制...
📊 对比分析:BP/LSTM/IPSO-LSTM 📋 代码实现:Python环境下,使用TensorFlow 1框架 🔍 优化算法:粒子群PSO、鲸鱼优化WOA、灰狼算法GWO、差分优化DE、头脑风暴BSO、教与学优化TLBO、正线余弦算法SCA、果蝇优化FOA等 🖥️ 编程语言:Python、Matlab、C++、OpenCV、NLP、Pytorch、TensorFlow 📈 测试函数及画图:各种...
PyTorch 基于两阶段学习的大规模优化粒子群算法(TPLSO) 1. 简介:TPLSO采用群体学习和精英学习。在群体学习阶段,TPLSO具有不同探索和开发潜力的粒子被随机选择三个粒子组成学习组,然后采用竞争机制更新学习组成员。然后对群中的所有粒子进行排序,并挑选出具有更好拟合值的精英粒子,可以保持高度的多样性,避免陷入局部最...