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例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
智能优化算法中的饥饿搜索(Starvation Search)是一种启发式搜索算法,通常用于解决优化问题,尤其是游戏优化问题。它的设计灵感来自于动物世界中的饥饿行为,即倾向于专注于当前最优解周围的区域,以期望找到更好的解决方案。
初始解生成:
局部搜索:
评估与更新:
迭代:
总体而言,饥饿搜索作为一种智能优化算法,能够有效地在复杂的解空间中寻找到合适的解决方案,特别适用于那些需要快速迭代和实时响应的优化问题。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一类专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型,例如图像和视频。它的设计灵感来自生物视觉皮层的工作方式,能够有效地学习和识别复杂的特征。
卷积层(Convolutional Layer):
滤波器(Filter):
步幅(Stride):
填充(Padding):
非线性激活函数:
池化层(Pooling Layer):
全连接层(Fully Connected Layer):
参数共享:卷积操作中的滤波器参数在整个图像上是共享的,这样可以减少需要学习的参数数量,降低模型复杂度。
局部感知:每个卷积核只关注输入数据的局部区域,能够有效地捕捉到局部特征,使得模型对输入数据的变换和扭曲具有一定的鲁棒性。
层次化特征学习:通过堆叠多个卷积层和池化层,网络能够逐渐学习到更抽象、更复杂的特征表示,从而提高分类和识别的准确性。
卷积神经网络因其在图像处理和模式识别任务中的卓越表现而受到广泛关注和应用,是深度学习领域中的重要技术之一。
双向门控循环单元网络(BiGRU,Bidirectional Gated Recurrent Unit)是一种结合了双向性和门控机制的循环神经网络(RNN)变体,用于处理序列数据,特别是在自然语言处理和时间序列分析中应用广泛。它的基本原理结合了两个主要的概念:双向性和门控机制。
双向性:
门控机制:
GRU是一种门控循环单元,类似于长短时记忆(LSTM),它包括更新门(update gate)和重置门(reset gate)。这些门控制着信息的流动和保留,使得网络可以学习长期依赖关系,并有效地处理梯度消失问题。
更新门(Update Gate):决定了当前时间步旧状态如何被更新为新状态的程度。
重置门(Reset Gate):决定了如何将当前输入与前一状态相结合以计算当前状态的候选值。
正向和反向计算:
应用:
总结来说,BiGRU通过正向和反向两个方向的信息流动,结合门控机制来捕捉序列数据中的长期依赖关系和上下文信息,是一种有效的深度学习模型,特别适用于序列建模任务。
HGS(智能优化算法):
CNN(卷积神经网络):
BiGRU(双向门控循环单元):
Attention(自注意力机制):
多层次特征提取:CNN负责提取输入数据的局部特征,而BiGRU能够在全局范围内捕捉序列数据的长期依赖关系,两者结合能够充分挖掘数据的多层次信息。
动态注意力调控:Attention机制增强了模型对不同部分的关注度,使其能够根据输入数据的具体内容动态调整处理方式,从而提高了模型的适应性和泛化能力。
超参数优化:HGS作为智能优化算法,能够有效地调整模型的超参数,包括层次结构、学习率等,从而进一步提升模型的性能和收敛速度。
适用广泛:这种组合模型适用于多种复杂数据处理任务,如自然语言处理中的文本分类、情感分析,图像处理中的物体识别、图像生成等,能够处理不同类型的输入数据并取得良好效果。
综上所述,HGS-CNN-BiGRU-Attention模型通过结合智能优化算法、卷积神经网络、双向门控循环单元和自注意力机制,能够有效地提升模型的表现,适用于处理各种复杂数据任务,表现出较传统模型更优越的性能和灵活性。
%% 导入数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 数据分析 num_size = 0.8; % 训练集占数据集比例 outdim = 1; % 最后一列为输出 num_samples = size(res, 1); % 样本个数 num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数 f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度 %% 划分训练集和测试集 P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)'; T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %% 数据平铺 P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M)); P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N)); %% 数据格式转换 for i = 1 : M p_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i); end for i = 1 : N p_test{i, 1} = P_test( :, :, 1, i); end %% 优化算法参数设置 fun = @fobj; % 目标函数 SearchAgents_no = 3; % 种群数量 Max_iteration = 3; % 最大迭代次数 dim = 3; % 优化参数个数 lb = [1e-4,8 ,1e-4]; % 参数取值下界(学习率,隐藏层节点,正则化系数) ub = [1e-3, 64,1e-3]; % 参数取值上界(学习率,隐藏层节点,正则化系数) [Best_score,Best_pos,curve] = HGS(SearchAgents_no,Max_iteration,lb ,ub,dim,fun); Best_pos(1, 2) = round(Best_pos(1, 2)); best_lr= Best_pos(1, 1); % 最佳初始学习率 best_hd = Best_pos(1, 2); % 最佳隐藏层节点数 best_l2 = Best_pos(1, 3); % 最佳L2正则化系数 %% 网络搭建 lgraph = layerGraph(); % 建立空白网络结构 tempLayers = [ sequenceInputLayer([f_, 1, 1], "Name", "sequence") % 建立输入层,输入数据结构为[num_dim, 1, 1] ]; lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中 tempLayers = [ convolution2dLayer([3 1],32,"Name","conv","Padding","same") batchNormalizationLayer("Name","batchnorm") reluLayer("Name","relu") maxPooling2dLayer([2 1],"Name","maxpool","Padding","same") flattenLayer("Name","flatten_1") fullyConnectedLayer(64,"Name","fc_1")]; lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers); tempLayers = flattenLayer("Name","flatten"); lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers); tempLayers = gruLayer(best_hd,"Name","gru1"); lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers); tempLayers = [ FlipLayer("flip3") gruLayer(best_hd,"Name","gru2")]; lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers); tempLayers = [ concatenationLayer(1,3,"Name","concat") fullyConnectedLayer(outdim,"Name","fc") regressionLayer("Name","regressionoutput")]; lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers); % 清理辅助变量 clear tempLayers; % 连接网络的所有分支以创建网络图。 lgraph = connectLayers(lgraph,"sequence","conv"); lgraph = connectLayers(lgraph,"sequence","flatten"); lgraph = connectLayers(lgraph,"flatten","gru1"); lgraph = connectLayers(lgraph,"flatten","flip3"); %% 参数设置 options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法 'MaxEpochs', 100,... % 最大训练次数 'MiniBatchSize', 64, ... % 批大小 'InitialLearnRate', best_lr,... % 初始学习率 'L2Regularization', best_l2,... % L2正则化参数 'ExecutionEnvironment','cpu',... % 网络的执行环境 cpu 'LearnRateSchedule', 'piecewise',... % 学习率下降 'LearnRateDropFactor', 0.1,... % 学习率下降因子 0.1 'LearnRateDropPeriod', 60,... % 经过训练后 学习率 'Shuffle', 'every-epoch',... % 每次训练打乱数据集 'ValidationPatience', Inf,... % 关闭验证 'Plots', 'training-progress',... % 画出曲线 可关闭 'Verbose', false); net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options); %% 仿真测试 t_sim1 = predict(net, p_train); t_sim2 = predict(net , p_test);
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