写一个余弦退火算法帮助训练一维时间序列神经网络模型的代码
时间: 2023-02-17 09:08:30 浏览: 93
由于我并不熟悉具体的神经网络模型,因此无法为您提供完整的代码。但是我可以给您一个简单的余弦退火算法的例子,帮助您理解其基本思想。
```
import numpy as np
T_init = 100
T_min = 1e-8
alpha = 0.995
current_solution = # 初始解
best_solution = current_solution
T = T_init
while T > T_min:
new_solution = # 产生新解
delta_E = new_solution.cost - current_solution.cost
if delta_E < 0 or np.random.rand() < np.exp(-delta_E / T):
current_solution = new_solution
if new_solution.cost < best_solution.cost:
best_solution = new_solution
T = T * alpha
```
在这个例子中,我们首先定义了初始温度 T_init,最终温度 T_min 以及温度衰减系数 alpha。然后,我们使用当前解和最优解来跟踪算法的进程。在 while 循环中,我们生成新解并计算能量差,如果新解的能量更低或者以一定概率接受高能量解,我们就更新当前解。最后,我们更新温度并循环。
请注意,上面的代码只是一个简单的例子,实际上还需要根据具体问题进行修改和优化。