Պարետոյի բազմությունը մոտարկելու երկրորդ ալգորիթմ։
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import linprog
Պարետոյի բազմությունը մոտարկելու երկրորդ ալգորիթմ։
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import linprog
Պարետոյի բազմությունը մոտարկելու առաջին ալգորիթմ։
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import shapely.geometry as geom
from scipy.optimize import linprog
class Adam: | |
"""Adam optimizer. | |
Default parameters follow those provided in the original paper. | |
# Arguments | |
lr: float >= 0. Learning rate. | |
beta_1: float, 0 < beta < 1. Generally close to 1. | |
beta_2: float, 0 < beta < 1. Generally close to 1. | |
epsilon: float >= 0. Fuzz factor. | |
decay: float >= 0. Learning rate decay over each update. |
# lambda=0.1 | |
echo lambda=0.1, dim=256 | |
python -u main.py --network lstm --prefix los_decomp_ --dropout 0.3 --dim 256 --batch_size 8 --log_every 30 --batch_norm --ihm_C 0.0 --decomp_C 0.1 --ph_C 0.0 --los_C 1.0 --epochs 100 &> los_decomp_lstm.n256.bn.d0.3.bs16.0.00.1.00.0.00.0.10.ts1.0.previous; | |
echo lambda=0.1, dim=512 | |
python -u main.py --network lstm --prefix los_decomp_ --dropout 0.3 --dim 512 --batch_size 8 --log_every 30 --batch_norm --ihm_C 0.0 --decomp_C 0.1 --ph_C 0.0 --los_C 1.0 --epochs 100 &> los_decomp_lstm.n512.bn.d0.3.bs16.0.00.1.00.0.00.0.10.ts1.0.previous; | |
echo lambda=0.1, dim=1024 | |
python -u main.py --network lstm --prefix los_decomp_ --dropout 0.3 --dim 1024 --batch_size 8 --log_every 30 --batch_norm --ihm_C 0.0 --decomp_C 0.1 --ph_C 0.0 --los_C 1.0 --epochs 100 &> los_decomp_lstm.n1024.bn.d0.3.bs16.0.00.1.00.0.00.0.10.ts1.0.previous; | |
# lambda=0.3 |
0cwr2rsylmd,0 | |
0cxzmce10wr,89 | |
0d0rfpzewzc,70 | |
0d0t0iea1sy,147 | |
0d0zyuor1ih,99 | |
0d11h44yzbq,70 | |
0d1brgfi0xd,104 | |
0d1dcbrf451,123 | |
0d1ly3fjwnw,64 | |
0d1nqvenpln,3 |