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opytimizer

基于自然启发的Python优化库 简化元启发式算法开发

Opytimizer是一个基于自然启发的Python优化库,实现了多种元启发式算法。它允许用户创建自定义优化器、设计优化任务并组合不同策略。该库专注于最小化问题,提供丰富示例和主流机器学习框架集成。Opytimizer可简化计算实验和参数调优,适合优化算法研究和应用开发。

scikit-opt - Python群体智能优化算法库
GithubPython库scikit-opt优化算法开源项目智能算法遗传算法
scikit-opt是一个Python优化库,实现了多种群体智能算法,如遗传算法、粒子群优化和模拟退火。该库支持用户自定义函数、GPU加速和多种加速方式,可用于解决各类优化问题。scikit-opt具有易用性强、功能丰富的特点,适合数据科学家和研究人员使用。
BayesianOptimization - 贝叶斯优化的Python库 高效优化黑盒函数
GithubPython全局优化开源项目机器学习贝叶斯优化高斯过程
BayesianOptimization是一个纯Python实现的贝叶斯全局优化库。该工具利用高斯过程构建未知函数的后验分布,平衡探索与利用来寻找函数最大值。它适用于高成本函数优化,能以较少迭代找到接近最优的参数组合。BayesianOptimization提供简洁API,支持自定义搜索空间、序列域缩减和约束优化等功能,适用于机器学习模型调参等场景。
EvoloPy - Python自然启发式优化工具箱 全局优化算法集成
EvoloPyGithubPython优化算法全局优化开源工具箱开源项目
EvoloPy是一个Python实现的自然启发式优化工具箱,聚焦全局优化问题。工具箱集成了粒子群优化(PSO)、多宇宙优化器(MVO)等多种经典和新型元启发式算法,利用NumPy和SciPy实现高效的数组和矩阵运算。EvoloPy提供23个基准函数,支持自定义实验参数,为优化算法研究和应用提供了开放灵活的平台。
hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化
GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化
Hyperopt是一个强大的Python库,专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度,提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化,Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目,它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案,正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。
optuna - 自动化机器学习超参数优化框架
GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化
Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API,特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务,适用于Python 3.7+版本,并集成多个第三方库。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台,涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷,支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等,解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题,广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
optimizer - 一个通过预包装的优化通道对ONNX模型进行优化的C++库
GithubONNX优化器命令行安装开源项目模型优化
ONNX提供了一个C++库,通过预包装的优化通道对ONNX模型进行优化。主要目标是促进各ONNX后端实现共享工作,并支持多种直接在ONNX图上实现的优化。用户可以通过简单的函数调用使用这些通道,或添加新的优化通道。安装方式包括通过PyPI或从源代码构建。
learned_optimization - 基于JAX的元学习优化器研究框架
GithubJAXlearned_optimization优化器元学习开源项目机器学习
learned_optimization是一个研究代码库,主要用于学习型优化器的训练、设计、评估和应用。该项目实现了多种优化器和训练算法,包括手工设计的优化器、学习型优化器、元训练任务以及ES、PES和截断反向传播等外部训练方法。项目提供了详细的文档和教程,包括Colab笔记本,方便用户快速入门。learned_optimization适用于元学习和动态系统训练的研究,为相关领域提供了功能丰富的工具。
optimizer - Windows系统优化和隐私保护工具
GithubOptimizerWindows优化开源项目性能提升系统安全隐私保护
Optimizer是一款功能全面的Windows系统优化工具,致力于提升系统性能和加强隐私保护。支持24种语言,可禁用多余Windows服务和遥测功能,控制自动更新,快速安装实用程序,清理系统,修复注册表等。此外,Optimizer还提供硬件检查、自定义右键菜单和自动化操作,适合需要优化Windows系统体验的用户。
tpot - 基于遗传算法的自动机器学习管道优化工具
GithubTPOT开源项目机器学习管道优化自动化遗传算法
TPOT是一个开源的自动机器学习工具,基于Python开发。它采用遗传算法来优化机器学习管道,能够自动探索大量可能的管道组合,为给定数据集找到最佳模型。TPOT构建于scikit-learn之上,可生成易读易修改的Python代码。该工具支持分类和回归任务,适用于多种数据科学场景,能够有效减少数据科学家在模型选择和参数调优上的时间投入。
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