神经网络调参策略：warmup实战与理论解析

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"《神经网络取得好效果的调参技巧》是一篇关于深度学习和机器学习的实用指南，收录于2022年3月8日的Kaggle竞赛宝典系列，主要探讨了在神经网络模型训练过程中优化参数的方法。文章重点关注了warmup策略，这是一种广泛应用于实践中的技术，特别是在Transformer架构中，如Post-LN Transformer，它在模型训练初期采用较高的学习率，然后逐渐降低，以提高稳定性。 warmup策略的理论基础尚未完全得到证实，但其在实践中已被证明能改善训练效率。在Transformer模型中，warmup表现为学习率随迭代次数的递增，通常在前几轮采用较大值，然后逐渐减小。这种策略有助于防止训练初期由于学习率过大导致的Loss值偏大问题，并且对SGD优化器尤其关键。 此外，文章还提到了RectifiedAdam（RAdam）算法，这是一种针对warmup早期数据不足可能导致的偏差和方差问题提出的优化方法。RAdam通过减小随机初始化带来的方差，即便在排除warmup影响后，其方差也比传统Adam优化器更小。这表明RAdam在处理这类问题上具有优势。 该篇文章提供了一个名为AdamWarmup的类实现，用于在实际代码中应用warmup策略。作者建议在调参时考虑这些策略，尤其是在参与Kaggle竞赛或进行深度学习项目时，以提升模型性能和训练效果。 这篇文档对于理解如何在神经网络模型中有效地进行参数调整，特别是利用warmup和RAdam优化技术，对机器学习工程师和竞赛参与者来说，是一份宝贵的参考资料。"

Python机器学习(scikit-learn)：监督学习 - 神经网络（深度学习）-谢TS的博客.pdf

2023-07-19 上传
神经网络，尤其是深度学习，已经成为解决复杂问题的强大工具，尤其是在图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域取得了显著成就。然而，深度学习算法通常需要精细调参，并且针对特定应用场景设计。 **多层感知机...

解析卷积神经网络 ——深度学习实践手册 魏秀参

2019-03-17 上传
《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》是由魏秀参撰写的深度学习领域参考资料。在这本书中，作者详细解析了卷积神经网络（CNN）的原理，并结合视觉实践介绍了如何应用这些原理解决实际问题。该书不仅介绍了CNN的...

Neural Networks and Deep Learning-神经网络与深度学习-zh.zip

2017-12-26 上传
《神经网络与深度学习》是一本深入探讨人工智能领域核心理论的书籍，中文版的出现使得更多中文读者能够无障碍地理解这一复杂而重要的主题。这本书详细介绍了神经网络的基础知识以及深度学习的前沿技术，是初学者和...

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
11. DNN (Deep Neural Network): 深度神经网络，具有多个隐藏层的神经网络模型，能够学习更复杂的特征表示。 12. MLP-LSTM: 结合了多层感知机和长短期记忆网络的模型，用于时间序列数据的建模和预测。 13. MLP-GRU...

P=[-1:0.1:1]；T=[-0.96,-0.577,-0.0729,0.377,0.641,0.66,0.461,0.1336,-0.201,-0.434,-0.5,-0.393,-0.1647,0.0988,0.3072,0.396,0.3449,0.1816,-0.0312,-0.2183,-0.3201].给出算法思路，试用Matlab编程同时设计和实现分别包含6~12个隐单元的三层前馈BP神经网络，并通过计算误差，确定选择哪种隐单元个数的网络可得到相对最好的BP网络。

2023-06-07 上传
这道题目是一个典型的BP神经网络的应用题目，需要我们用Matlab编程实现。下面是具体的算法步骤： 1.加载数据集 P 和 T。 2.初始化神经网络参数，包括输入层、输出层和隐层的神经元个数等。 3.将数据集进行划分，...

设P=[-1:0.1:1]；T=[-0.96,-0.577,-0.0729,0.377,0.641,0.66,0.461,0.1336,-0.201,-0.434,-0.5,-0.393,-0.1647,0.0988,0.3072,0.396,0.3449,0.1816,-0.0312,-0.2183,-0.3201].试用Matlab编程同时设计和实现分别包含6~12个隐单元的三层前馈BP神经网络，并通过计算误差，确定选择哪种隐单元个数的网络可得到相对最好的BP网络。

2023-06-07 上传
代码中使用了`fitnet`函数创建了一个三层前馈BP神经网络，`hiddenLayerSizes`定义了隐层单元数的范围，并在循环中依次训练和测试了不同隐层单元数的网络，并计算了每个网络的误差。最后使用`plot`函数将不同隐层单元...

零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络.pdf

2023-10-17 上传
《零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络.pdf》是一本介绍深度学习中的循环神经网络的学习指南。循环神经网络是一种能够处理时间序列数据的机器学习模型，广泛应用于语言处理、自然语言生成、图像处理等领域。 该书...

已知字符点阵为 模式，两组训练数据为 设计一个能够存储这两个字符的离散Hopfield神经网络

2023-05-26 上传
接下来，我们需要构建离散Hopfield神经网络。假设我们需要存储n个向量，则网络中将有n个神经元。每个神经元i的状态可以表示为Si，其输出为： Si = sign(∑wjixj) 其中，wj是神经元i与神经元j之间的连接权重，xj是...

神经网络PID智能调参

2023-04-03 上传
神经网络PID智能调参是一种利用神经网络算法来自动调整PID参数的方法。它可以通过分析系统响应数据来自适应地调整PID参数，从而实现更好的控制效果。具体来说，该方法通过神经网络学习系统的动态特性，从而预测未来...

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2023-04-03 上传
神经网络算法与PID控制算法本质上是不同的控制方法，不能直接使用神经网络算法进行PID智能调参。 PID控制算法是一种经典的控制算法，包括比例、积分、微分三个控制部分，通过对这三个部分的权重调整来实现对系统的...
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