我想了解更多关于神经网络训练的其他方法,我可以找到一些关于GA训练网络的文献,但是关于PSO训练的文献不多。这是如何工作的呢?
我有一个总体的想法:你创造了这么多的粒子群,并使用网络损失函数(如MSE)作为一个启发。粒子会移动到MSE最低的区域,然后你就有了网络的权重。
我了解一个在线的香草反向传播网络,以下是培训的总体思路:
for each epoch:
for each training example d:
feed-forward d through layers 0..n
find error e as a function of expected vs. ac
我在创建排名系统的查询中遇到了一些麻烦。我的查询很好,但我使用了一些变量,结果不一致。
第一个案例陈述是好的,但不是第二个。我是否有可能在没有使用变量的情况下进行第二次计算?
CASE
WHEN SUM(pso.total_products_wt)/COUNT(pso.total_products_wt) BETWEEN 0 AND 100 AND DATEDIFF(NOW(),MAX(pso.date_add)) BETWEEN 0 AND 50 THEN @scoring := ROUND(50 + SUM(pso.tot
我正在尝试从1个表中获取购物车,只有一个条件,那就是下一个“购物车必须比具有相同id_user的任何订单更新”
SELECT pso.*
FROM lafrips_cart pso
WHERE pso.id_customer > 0
AND pso.date_add > (SELECT MAX(pso2.date_add)
FROM lafrips_orders pso2
WHERE pso2.id_customer < pso.id_customer)
我只是比较两个字段(pso.date_add和ps2.date_add),它们都是具有相同结构的datetime
亲爱的这个平台的灵魂们: 求求你,我太困扰了,我的头都要爆炸了,因为我不能理解如何使用任何Niapy算法(如PSO)来优化SVM参数。我花了两天时间试图弄清楚怎么做,但我做不到,Niapy Github网站上的例子对我来说并不是很清楚。 以下是来自Niapy的代码 import sys
sys.path.append('../')
from NiaPy.task import StoppingTask, OptimizationType
from NiaPy.benchmarks import Benchmark
from NiaPy.algorithms.basic im
现在,我正在创建具有bezier控制柄的多边形。它工作得很好,除了现在我总是这样做:
for(float i = 0; i < 1; i += 0.04)
{
interpolate A, a.handle to B.handle, B at time i
}
问题是,无论点A和B之间的距离有多短或多长,它总是会产生相同数量的点。我怎么做才能让它看起来总是很好,但只能插值到它必须的程度。例如:如果Distance(A,B)是40,那么它可能只细分15次,但如果Distance(A,B)是20,它可能只细分7次,等等。我如何才能将其作为质量ex的函数:
float GetThresh
SELECT version_stamp,
pscdesc_id,
psc,
pscdesctext
FROM pscdesc_history
WHERE ( psc IN (SELECT psc
FROM pso_history AS c
WHERE ( c.project = 121
OR c.project IS NULL )
UPDATE PSO_UltraCoatRolls
SET TotalInSeries=
COUNT(pd.PINSerialNumber)
FROM PINDetail pd
WHERE pd.PINSerialNumber
BETWEEN (SELECT pr.StratSerial FROM PSO_UltraCoatRolls pr) AND
(SELECT pr1.EndSerial FROM PSO_UltraCoatRolls pr1)