网站备案地区名,学校网络推广方案,海报生成免费,毕节建设公司网站贝叶斯优化双向门控循环单元简介#xff1a; 贝叶斯优化双向门控循环单元#xff08;BO-BIGRU#xff09;是一种结合了贝叶斯优化和双向门控循环单元#xff08;BIGRU#xff09;的神经网络模型。BIGRU是一种改进的循环神经网络#xff08;RNN#xff09;#xff0c;它…贝叶斯优化双向门控循环单元简介 贝叶斯优化双向门控循环单元BO-BIGRU是一种结合了贝叶斯优化和双向门控循环单元BIGRU的神经网络模型。BIGRU是一种改进的循环神经网络RNN它结合了双向循环神经网络Bi-RNN和门控循环单元GRU的特点能够有效地捕捉输入序列中的长期依赖关系。 贝叶斯优化Bayesian OptimizationBO是一种用于优化黑盒函数的方法它通过在搜索空间中动态地选择下一个样本点来逐步逼近全局最优解。在机器学习领域BO常用于超参数优化和模型选择。 BO-BIGRU将贝叶斯优化与BIGRU相结合旨在通过动态调整模型的超参数和架构来提高模型的性能。通过在训练过程中对超参数进行自适应调整BO-BIGRU可以更好地适应不同数据集和任务的特点提高模型的泛化能力和性能表现。 总之BO-BIGRU是一种利用贝叶斯优化调整双向门控循环单元架构和超参数的神经网络模型旨在提高模型的性能和泛化能力。 BIGRU网络的搭建 %% 构建BIGRUbigru layerGraph();bigru addLayers(bigru,[sequenceInputLayer(inputSize,Name,input)gruLayer(numhidden_units,OutputMode,sequence,Name,gru1)concatenationLayer(1, 2, Name, cat1)fullyConnectedLayer(outputSize) %全连接层输出维度设置regressionLayer(name,out)]);bigru addLayers(bigru,[FlipLayer(flip1)gruLayer(numhidden_units,OutputMode,sequence,Name,gru2)FlipLayer(flip2)]);bigru connectLayers(bigru, input, flip1);bigru connectLayers(bigru, flip2, cat1/in2);opts trainingOptions(adam, ...MaxEpochs,MaxEpochs, ...GradientThreshold,1,...ExecutionEnvironment,cpu,...InitialLearnRate,InitialLearnRate, ...L2Regularization, L2Regularization, ...LearnRateSchedule,piecewise, ...Verbose,true, ...Plots,training-progress... );analyzeNetwork(bigru);贝叶斯优化 %% 创建待优化函数ObjFcn BOFunction;%% 贝叶斯优化参数范围optimVars [optimizableVariable(NumOfUnits, [5, 30], Type, integer)optimizableVariable(InitialLearnRate, [0.0001, 0.1], Transform, log)optimizableVariable(L2Regularization, [1e-10, 1e-2], Transform, log)optimizableVariable(MaxEpochs, [100, 200], Type, integer)];%% 贝叶斯优化网络参数BayesObject bayesopt(ObjFcn, optimVars, ... % 优化函数和参数范围MaxTime, Inf, ... % 优化时间不限制 IsObjectiveDeterministic, false, ...MaxObjectiveEvaluations, 30, ... % 最大迭代次数Verbose, 1, ... % 显示优化过程UseParallel, false);网络结构 训练进度 优化过程 训练集结果 测试集结果 评价指标 完整代码BO-BIGRU时序预测代码