python的快速并行pso库，支持cpu和gpu多线程。
fastPSO的Python项目详细描述
#快一点！[构建状态]（https://travis-ci.org/pribalta/fastpso.svg？分支（主线程）]（HTTPS：特拉维斯），快速并行粒子群优化包，是一个开源的软件库，用于建立粒子群优化算法。目标函数，并在串行或并行设置中执行优化。此外，它还提供了有关优化过程的详细见解，helping practitioners profile their results.
## Installation
__pip__ __package__
```
pip install fastpso
```
### Requirements
* numpy
## Getting started
tbd
## License
__fastPSO__ is available under *MIT License*
If you plan on using this software 为了科学的目的，请引用我们的工作：
``
@in proceedings{lorenzo2017particle，
title={particle swarm optimization for hyper parameter selection in deep neural networks}，
author={lorenzo，pablo ribalta et al.}，
booktle={proceedings of the genetic and evolutionary computing conference}，
pages={481--488}，
年份={2017}，
组织={acm}
}
`````````
@inproceedings{lorenzo2017hyper，
标题={使用并行粒子群优化的深层神经网络中的超参数选择，
作者={lorenzo，pablo ribalta等人}，
书名{遗传与进化计算会议论文集}，
页数{1864--1871}，
年份{2017}，
组织{acm}
}
`````
## Installation
__pip__ __package__
```
pip install fastpso
```
### Requirements
* numpy
## Getting started
tbd
## License
__fastPSO__ is available under *MIT License*
If you plan on using this software 为了科学的目的，请引用我们的工作：
``
@in proceedings{lorenzo2017particle，
title={particle swarm optimization for hyper parameter selection in deep neural networks}，
author={lorenzo，pablo ribalta et al.}，
booktle={proceedings of the genetic and evolutionary computing conference}，
pages={481--488}，
年份={2017}，
组织={acm}
}
`````````
@inproceedings{lorenzo2017hyper，
标题={使用并行粒子群优化的深层神经网络中的超参数选择，
作者={lorenzo，pablo ribalta等人}，
书名{遗传与进化计算会议论文集}，
页数{1864--1871}，
年份{2017}，
组织{acm}
}
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欢迎加入QQ群-->： 979659372
