经验重放和高斯过程结合持续学习算法整合

人工智能-其他 .

根据客户的需求, 要在比较基于经验重放(Experience Replay)和高斯过程(Gaussian Process, GP)增强经验重放两种方法在不同数据集上的性能表现的代码的基础上, 加入GitHub上持续学习的思路进行算法整合, 通过改写, 最终实现了一个用于连续学习的实验框架,旨在探索 经验回放(Replay) 和 高斯过程(GP)损失 在不同数据集上的性能比较,特别是解决模型在学习新任务时可能发生的灾难性遗忘问题。通过划分任务,模型逐任务学习数据,并利用记忆库存储已学习任务的代表性样本,从而在新任务中结合这些记忆库数据进行训练,保持对旧任务的记忆。训练中分别评估标准经验回放和结合...

经验重放和高斯过程结合持续学习算法整合
经验重放和高斯过程结合持续学习算法整合
经验重放和高斯过程结合持续学习算法整合

进行水文过程中不确定性预测及敏感性分析

人工智能-其他 .

项目中实现了一个集成多种预测模型和不确定性分析的水文预测框架,主要用于基于气象强迫数据和流量数据对流域的未来流量进行精确预测及不确定性量化分析。首先,通过加载和预处理不同流域的数据,将时间序列转化为适合监督学习的特征-标签格式,同时进行单位转换和数据归一化处理。接着,框架定义了普通LSTM模型、贝叶斯LSTM模型和蒙特卡罗Dropout方法,通过这些模型进行时间序列的预测与不确定性分析。其中,普通LSTM模型生成确定性预测结果,贝叶斯LSTM模型直接输出预测值的均值与方差,蒙特卡罗方法则通过多次推理采样估计预测均值和标准差。代码实现了通用的模型训练框架,支持早停机制,记录训练与验证损失曲线,评...

进行水文过程中不确定性预测及敏感性分析
进行水文过程中不确定性预测及敏感性分析
进行水文过程中不确定性预测及敏感性分析
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