隨著云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)時(shí)代正在來臨,數(shù)據(jù)對(duì)任何行業(yè)都至關(guān)重要。在數(shù)據(jù)決定研究問題上限的基礎(chǔ)上,如何高效地利用算法去逼近這個(gè)上限是所有科研人員關(guān)注的問題。機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以快速、有效地從海量數(shù)據(jù)中獲取潛在信息,在這方面表現(xiàn)較為突出的是深度學(xué)習(xí)方法,它在海量數(shù)據(jù)面前表現(xiàn)出了強(qiáng)大的運(yùn)算能力。在使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法前,需要事先配置好模型的超參數(shù),在同一問題上,不同超參數(shù)配置的模型的表現(xiàn)能力往往差別較大。在大型機(jī)器學(xué)習(xí)算法興起之前,人們大多依靠經(jīng)驗(yàn)手動(dòng)的對(duì)模型的超參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,但隨著模型日益復(fù)雜,這種方法顯然已不能滿足需求�；诖�,本文圍繞超參數(shù)優(yōu)化問題展開研究,提出了基于改進(jìn)粒子群算法的超參數(shù)優(yōu)化方法。本文主要工作如下:（1）提出了一種基于離散二進(jìn)制粒子群算法的超參數(shù)優(yōu)化方法,簡(jiǎn)稱BPSO。該方法模擬自然界中鳥群覓食的行為,并采用啟發(fā)式的搜索思想來尋找最優(yōu)解。經(jīng)典的粒子群算法多適用于連續(xù)空間的優(yōu)化問題,而常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)多為離散變量,本文結(jié)合超參數(shù)屬性特點(diǎn),提出了BPSO算法。在BPSO算法中,采用二進(jìn)制編碼方式對(duì)粒子位置進(jìn)行編碼,并結(jié)合粒子速度信息搜索超參數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明,... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

不同卷積核得到的特征圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]鐵路突發(fā)事件應(yīng)急資源調(diào)配的優(yōu)化與決策[J]. 湯兆平,耿彪,劉衛(wèi)衛(wèi),孫劍萍.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2017(04)
[3]建筑工程造價(jià)效益分配優(yōu)化控制仿真[J]. 陳永霞.  計(jì)算機(jī)仿真. 2016(11)
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博士論文
[1]大規(guī)模地質(zhì)災(zāi)害救援隊(duì)伍調(diào)配優(yōu)化決策研究[D]. 張淑文.中國(guó)地質(zhì)大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3519097