74、混合计算机与化学振荡器在机器学习和分类中的应用

混合计算机与化学振荡器在机器学习和分类中的应用

1. 混合计算机训练机器学习系统

1.1 衰减学习率和探索概率

在机器学习训练中，为了提升学习效果并避免过拟合，可采用衰减学习率 $\alpha$ 和探索概率 $\varepsilon$ 的方法。实验表明，在初始阶段使用相对较高的学习率 $\alpha$ 和探索概率 $\varepsilon$，随后随时间衰减是合理的。初始阶段知识有限，高 $\varepsilon$ 倾向于探索更多选项，高 $\alpha$ 能快速从探索中学习；后期知识积累后，低 $\alpha$ 更难修改已学事实。

SGDRegressor 有内置的 $\alpha$ 衰减函数，而 $\varepsilon$ 衰减需手动实现。以下是具体参数代码：

# analog-cartpole.py
GAMMA = 0.999  # discount factor for Q-learning
ALPHA = 0.6  # initial learning rate
ALPHA_DECAY = 0.1  # learning rate decay
EPSILON = 0.5  # randomness for epsilon-greedy
EPSILON_DECAY_t = 0.1  # decay parameter for epsilon
EPSILON_DECAY_m = 10  # ditto

衰减 $\alpha$ 和 $\varepsilon$ 不仅能提升学习效果，还能避免过拟合。过拟合指分析结果与特定数据集过于匹配，可能无法适应额外数据或可靠预测未来观