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一、程序及算法内容介绍:
基本内容:
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本代码基于Matlab平台编译,将Bayes(贝叶斯优化)与CNN(卷积神经网络)-LSTM(长短期记忆神经网络)结合,进行多输入数据回归预测。
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输入训练的数据包含7个特征,1个响应值,即通过7个输入值预测1个输出值。(数据导入后自动归一化,提升泛化性)
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通过Bayes算法优化CNN-LSTM的学习率、神经元个数、卷积核个数超参数,记录下最优的网络参数作为后续的应用网络。
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迭代计算过程中,自动显示优化进度条,实时查看程序运行进展情况
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自动输出多种多样的的误差评价指标,自动输出大量实验效果图片
亮点与优势:
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注释详细,几乎每一关键行都有注释说明,适合小白起步学习
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直接运行Main函数即可看到所有结果,使用便捷
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编程习惯良好,程序主体标准化,逻辑清晰,方便阅读代码
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所有数据均采用Excel格式输入,替换数据方便,适合懒人选手
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出图详细、丰富、美观,可直观查看运行效果
二、实际运行效果:
三、方法原理介绍:
1. 贝叶斯优化的基本概念
贝叶斯优化的核心思想是利用贝叶斯统计理论,通过构建目标函数的概率模型来进行优化。与传统的优化方法(如网格搜索或随机搜索)不同,贝叶斯优化能够在每一步中利用已有的信息来指导下一步的搜索,从而更高效地找到最优解。
2. 目标函数与代理模型
在深度学习中,我们通常需要优化的目标函数是模型的性能指标(如准确率、损失等),而这个函数往往是计算成本高且可能带有噪声的。由于我们无法直接优化这个目标函数,因此需要使用一个代理模型来近似它。
高斯过程(Gaussian Process, GP)是贝叶斯优化中常用的代理模型。高斯过程是一种非参数的贝叶斯模型,可以用来描述函数的分布。它通过均值函数和协方差函数来定义目标函数的特性。均值函数通常假设为零,而协方差函数则定义了输入点之间的相关性。
3. 采集函数
在贝叶斯优化中,采集函数用于决定下一个评估点。它基于当前的代理模型,平衡探索(即尝试新的、未被充分评估的区域)和利用(即在已知的好区域内进行更深入的搜索)。常用的采集函数包括:
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期望改进:计算在当前最优解基础上,选择一个新点的期望改进值。
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概率改进:计算新点比当前最优解更好的概率。
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知识梯度:考虑未来评估的价值,选择能够最大化未来信息增益的点。
4. 优化过程
贝叶斯优化的过程通常包括以下几个步骤:
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初始化:随机选择一些超参数组合进行初步评估,以建立初始的代理模型。
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构建代理模型:使用已有的数据点训练高斯过程,得到目标函数的近似。
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选择下一个评估点:通过优化采集函数,选择下一个超参数组合进行评估。
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评估目标函数:在选定的超参数组合下训练模型并评估其性能。
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更新代理模型:将新评估的结果加入到代理模型中,更新模型。
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重复:继续进行上述步骤,直到达到预设的评估次数或性能目标。
5. 收敛性与效率
贝叶斯优化的收敛性通常较好,因为它能够在每一步都利用已有的信息来指导搜索。通过不断更新代理模型,贝叶斯优化能够有效地探索参数空间,找到全局最优解。
四、完整程序下载:
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