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World File Search System权重
使用基于自适应惯性权重的 PSO 进行综合可再生能源系统的技术经济建模
不断增加的碳排放率和对全球环境的持续破坏为可再生能源的实施铺平了道路，无论其性质如何不稳定。探索在孤立区域开发具有最低能源成本的合适的综合可再生能源（IRE）模型已成为最大的挑战之一。在目前的工作中，提出了一种由光伏、生物质和沼气系统组成的 IRE 模型，用于离网孤立区域电气化。为了强调建模的经济方面，平准化能源成本（LCE）已被作为重要因素。采用了基于自适应惯性权重的粒子群优化（PSO w）技术来降低发电总成本。正在考虑的四个区块的能源成本分别为 4.48 卢比/千瓦时、4.52 卢比/千瓦时、4.57 卢比/千瓦时和 4.49 卢比/千瓦时。结果表明，与研究区域现有的家庭能源成本 6.70 卢比/千瓦时（>250 千瓦时）相比，能源成本极低。
不断发展的深度神经网络：权重的优化...
神经网络训练进化算法的实现。我们探讨了它在监督学习问题上的表现，并将其与随机梯度下降进行比较。在强化学习环境中也演示了一种类似的神经网络训练进化算法。这两种方法都展示了进化算法训练大规模神经网络的能力，但忽略了
社区规划：开发控制中的权重......
• “社区发展计划”是其所涵盖区域的法定发展计划的一部分：2004 年 PCPA 第 38(3)(c) 节。它具有与地方计划相同的法律地位：PPG，第 006 段。 • 除非重大考虑因素另有说明，否则推定支持发展计划：2004 年 PCPA 第 38(6) 节。 • NPPF，第 12 段：“如果规划申请与最新的发展计划（包括构成发展计划一部分的任何社区计划）相冲突，通常不应授予许可”。 • 2012 年 NPPF，第 198 段：“如果规划申请与已生效的社区计划相冲突，通常不应授予规划许可” • Woodcock Holdings v SSLCG [2015] EWHC 1173 (Admin) 第 149 段198 既不 (a) 提高社区计划的地位，也不 (b) 改变 PCPA 2004 第 38(6) 条的适用范围。• 对任何违反 NP 的行为的重视程度由决策者决定：
社区发展计划的物质权重
有限至中等权重 – 此阶段所有陈述都将由 LPA 接收，因此可以对已解决异议的程度做出判断。还将提供咨询声明以评估支持程度。在此阶段还可以确定法律合规性和与国家政策的一致性。没有或很少有异议的政策和提案可以给予更多权重。审查员报告重要权重 – 在此阶段，审查员将根据基本条件测试该计划，并且所有未解决的异议都将接受审查程序。全民公投完全权重 – 根据规定，一旦全民公投结果公布，该计划将在正式制定/通过程序之前具有完全权重。在正式做出决定之前，该计划应被视为发展计划的一部分。通过完全权重和发展计划的一部分。
深度神经网络的结构化权重修剪与三元化的和谐共存
深度卷积神经网络 (DNN) 取得了显著成功，广泛应用于多种计算机视觉任务。然而，其庞大的模型规模和高计算复杂度限制了其在 FPGA 和 mGPU 等资源受限的嵌入式系统中的广泛部署。作为两种最广泛采用的模型压缩技术，权重剪枝和量化分别通过引入权重稀疏性（即强制将部分权重设为零）和将权重量化为有限位宽值来压缩 DNN 模型。尽管有研究尝试将权重剪枝和量化结合起来，但我们仍然观察到权重剪枝和量化之间的不协调，尤其是在使用更激进的压缩方案（例如结构化剪枝和低位宽量化）时。本工作以 FPGA 为测试计算平台，以处理单元（PE）为基本并行计算单元，首先提出一种 PE 级结构化剪枝方案，在考虑 PE 架构的同时引入权重稀疏化，并结合优化的权重三元化方法，将权重量化为三元值（{- 1 , 0 , +1 }），将 DNN 中主要的卷积运算从乘法累加（MAC）转换为仅加法，同时将原始模型（从 32 位浮点数到 2 位三元表示）压缩至少 16 倍。然后，我们研究并解决了 PE-wise 结构化剪枝与三元化之间的共存问题，提出了一种自适应阈值的权重惩罚剪枝 (WPC) 技术。我们的实验表明，我们提出的技术的融合可以实现最佳的 ∼ 21 × PE-wise 结构化压缩率，而 ResNet- 18 在 ImageNet 数据集上的准确率仅下降 1.74%/0.94% (top-1/top-5)。
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
调整输入到隐藏的连接权重
下一步，我们要计算平方误差和对输入到隐藏权重的依赖关系。这次计算与上一次计算的主要区别在于，之前当我们对平方误差和 (SSE) 对特定隐藏到输出连接权重 vh,o 的依赖关系感兴趣时，我们只需要考虑输出节点 O o 处的平方误差。其他输出节点不会影响 SSE 对此输出节点的依赖关系。相反，这一次，当我们想要考虑 SSE 对给定输入到隐藏连接权重 wi,h 的依赖关系时，我们现在必须考虑每个输出节点的平方误差的影响。这是因为输入到隐藏连接权重 wi,h 影响隐藏节点 H h 的激活（结果输出）。但是，这个隐藏节点的激活会影响所有输出节点。因此，我们需要考虑所有输出节点的 SSE，以及它们对 H h 的反向传播影响，以及从该隐藏节点到 wi,h 的反向传播影响。如图 7.1 所示。因此，我们希望