SGDClassifier（）中learning_rate_init=0.005

时间: 2023-05-28 20:07:20 浏览: 92
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BNT_StructureLearning_v1.4.tar.gz_BNT_Bayesian learning_bayesian

SGDClassifier（）中learning_rate_init=0.005是指在随机梯度下降（SGD）优化算法中的学习率初始值。学习率控制了每次更新模型参数的步长大小，它越大，模型参数更新得越快，但可能会导致超出最优值；它越小，模型参数更新得越慢，但可能会导致收敛速度太慢。在SGDClassifier中，learning_rate_init参数指定了学习率的初始值，默认值为0.01，如果将其设为0.005，则模型的学习率会变得更小，导致模型参数更新得更慢，但可能会导致收敛速度更稳定。
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写一个BP神经网络python代码，要求输入层含 2 个神经元，输出层含 1 个神经 元，隐含层含 3 个神经元； 2) 最大迭代步数为 1000 步； 3) 学习速率设置为 0.005； 4) 误差容许值为 0.001； 5) 动量常数设置为 0.5。并绘制预测结果图

def train(self, inputs, targets, max_iter=1000, learning_rate=0.005, error_tolerance=0.001): for i in range(max_iter): # 前向传播 hidden_inputs = np.dot(self.w_ih, inputs) + self.b_h hidden_...

soft actor critic tensorflow1.x code

tau = 0.005 hidden_sizes = [256, 256] batch_size = 100 buffer_size = 10000 learning_rate = 0.0003 alpha = 0.2 target_entropy = -1.0 # Create the replay buffer class ReplayBuffer: def __init__(self, ...

请依据下面要求写一段代码并对其进行解释，我有两个输入的数据集，分别是训练集和测试集。训练集标签label是50000维向量，“0”的数字标记为“10”，而“1”到“9”的数字按自然顺序标记为“1”到“9”。要求采用全连接神经网络进行分类。神经网络中输入层784（28*28）个节点，隐层12个节点（包含偏置项），输出层10个节点（包含偏置项），隐层和输出层均采用sigmoid激活函数，损失函数为均方损失函数。采用标准正态分布初始化权重和阈值参数，梯度下降最大迭代次数设置为1000，输出学习率为0.001，0.005，0.01时模型的损失函数迭代曲线和模型在测试集上的精度(accuracy)。

learning_rates = [0.001, 0.005, 0.01] for lr in learning_rates: print(f"Learning rate = {lr}") # 在训练集上训练模型 nn.train(X_train, y_train, learning_rate=lr, max_iterations=1000) # 在测试集上...

以Tensorflow为框架编写带有更新温度系数alpha的SAC算法

def update(self, memory, batch_size=100, gamma=0.99, tau=0.005, alpha_target_entropy=-np.prod(self.action_dim)): state, action, reward, next_state, done = memory.sample(batch_size) with tf....

请采用python以Tensorflow为架构编写《Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor》版本的SAC强化学习算法代码

self.tau = 0.005 self.optimizer_actor = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=3e-4) self.optimizer_critic1 = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=3e-4) self.optimizer_critic2 = tf.keras....

请用python以Tensorflow为架构编写一个以这篇论文《Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor》依据的SAC强化学习完整代码

def __init__(self, state_dim, action_dim, gamma=0.99, alpha=0.2, tau=0.005): self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.tau = tau self.actor = Actor(state_dim, action_dim) self.critic1 = Critic...

请采用python以Tensorflow为架构编写一个包含1个actor网络，2个V Critic网络（1个V Critic网络，1个Target V Critic网络），2个Q Critic网络版本的SAC强化学习算法代码

def train(self, replay_buffer, batch_size=64, discount=0.99, tau=0.005, alpha=0.2): # Sample a batch of transitions state_batch, action_batch, next_state_batch, reward_batch, done_batch = replay_...

ddpg算法代码matlab实现

def train(self, replay_buffer, batch_size=64, discount=0.99, tau=0.005): states, actions, next_states, rewards, dones = replay_buffer.sample_batch(batch_size) states = tf.convert_to_tensor(states)...

写出使用DDPG优化PID参数的代码

self.tau = 0.005 self.buffer_size = 1000000 self.batch_size = 64 self.actor = self.build_actor() self.critic = self.build_critic() self.target_actor = self.build_actor() self.target_critic ...

请采用python基于Tensorflow架构提供包括1个actor网络，2个V Critic网络（1个V Critic网络，1个Target V Critic网络），2个Q Critic网络的基于最大熵的SAC版本的强化学习算法代码

def train(self, state_batch, action_batch, reward_batch, next_state_batch, done_batch, batch_size=64, gamma=0.99, tau=0.005, alpha_lr=3e-4, actor_lr=3e-4, critic_lr=3e-4): with tf.GradientTape...

基于TD3的SAC

self.tau = 0.005 self.alpha = 0.2 self.policy_noise = 0.2 * self.max_action self.noise_clip = 0.5 * self.max_action self.policy_freq = 2 self.batch_size = 256 # Optimizers self.actor_...

用pytorch写添加了icm算法的ddpg代码

def update(self, replay_buffer, batch_size=100, discount=0.99, tau=0.005, icm_update=1): state, action, next_state, reward, done = replay_buffer.sample(batch_size) state = torch.FloatTensor(state)...

用python写一段基于tensflow2.0 的ddpg案例

self.tau = 0.005 def get_action(self, state): state = tf.expand_dims(tf.convert_to_tensor(state), 0) action = self.actor(state)[0] return action.numpy() def train(self, replay_buffer, batch_...

请根据文献的内容，给出文献中的基于QOS的贪婪策略的DDQN算法代码，并对给出的代码做出解释，代码基于pytorch框架

delta = 0.005 # 探索概率衰减率 eta = 2 # sigmoid函数参数 beta = 10 # sigmoid函数参数 Z = 5 # 最小任务量要求 Ne = 10000 # 训练轮次 T = 100 # 时间槽数量 learning_rate = 0.001 # 学习率 discount_factor = ...
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