人工智能自然语言技术练习(习题卷16)第1部分：单项选择题，共44题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]通过去计算一个句子出现的概率的模型，称之为什么模型A)预训练模型B)语言模型C)编码模型D)解码模型答案:B解析:2.[单选题]使用以下哪种方式编码的词向量包含语义信息A)one-hotB)bag of wordsC)word2vecD)TF-IDF答案:C解析:3.[单选...

稀疏辨识偏微分方程  稀疏辨识偏微分方程（Sparse Identification of Partial Differential Equations, SINDy）是一种用于从数据中辨识偏微分方程的方法。它基于稀疏优化技术，通过最小化一个包含方程项和其对应系数的稀疏性惩罚项的目标函数来辨识偏微分方程。    SINDy方法的基本步骤如下：   ...

Python多分类逻辑回归数学公式逻辑回归是一种常用的分类算法，它可以用于处理二分类问题，但在实际应用中，我们经常会碰到多分类的情况。在这种情况下，我们可以使用多分类逻辑回归来解决问题。本文将介绍多分类逻辑回归的数学公式，并使用Python进行实现。1. 多分类逻辑回归的数学模型正则化是最小化策略的实现多分类逻辑回归是在二分类逻辑回归的基础上进行扩展得到的模型。在多分类逻辑回归中，我们需要使用多个...

刘仕友，宋维琪，闫安菊．基于稀疏重建分析的道集优化方法[J．石油物探,２０２３６２２２９７㊀Ｇ３０４L I US h i y o u ,S O N G W e i q i ,Y A N A n j u ．A g a t h e ro p t i m i z a t i o n m e t h o db a s e do nas p a r s er e c o n s t r u c t i o...

共轭梯度法求解压缩感知模型 概述及解释说明1. 引言    1.1 概述      压缩感知是一种新颖的信号处理理论，主要用于从极少量的测量中重建或恢复信号。它通过对信号进行稀疏表达，利用压缩感知模型进行重建，能够有效降低数据采集和传输成本，并保持较高的重建准确度。在压缩感知模型中，共轭梯度法被广泛应用于解决优化问题。   ...

fasternet 训分类模型Fasternet 训练分类模型Fasternet 是一种用于训练分类模型的方法，它的目标是实现高效、准确的分类任务。在本文中，我们将一步一步回答关于 Fasternet 训练分类模型的问题。第一步：了解 Fasternet 方法Fasternet 是一个基于深度学习的分类模型训练方法。它采用了许多先进的技术和算法，以提高模型的训练速度和准确性。Fasternet 基...

人工智能自然语言技术练习(习题卷13)第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]关于梯度下降是一个什么样的算法，什么样的思想，下列说法正确的是A)迭代优化B)一次求解C)求解函数最大值D)迭代求代价函数最小值答案:A解析:2.[单选题]下列 Python 中的预定义字符描述正确的是( )。A)\w：与\W 反义，非数字、非字母和非字B)\s：空白字符C...

使用逻辑回归进行二元分类的方法逻辑回归是经典的统计学习算法之一，被广泛应用于二元分类问题的解决。本文将介绍使用逻辑回归进行二元分类的方法，并详细讨论其实现步骤和优缺点。逻辑回归是一种可用于解决二元分类问题的机器学习算法。它将线性回归模型与逻辑函数结合起来，用于预测一个事件是否发生。逻辑回归的输出是一个概率值，表示事件发生的可能性。要使用逻辑回归进行二元分类，首先需要准备训练数据。训练数据应包含已知...

68备件需求预测方法研究备件需求预测方法研究*Research on Spare Parts Dema n d Forecasti ng Method龙灏向静文晋旭博（北京交通大学，北京100044）摘要：备件在各领域中都起着至关重要的作用，对企业各种备件需求的可靠预测可以节约成本，提升企业的经济效益。研究采用随机森林、线性回归、XGBoost、AdaBoost、梯度提升树和模型融合6种算法，根据...

人工智能自然语言技术练习(习题卷12)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共116题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]TF-IDF和词的那些因素相关A)不确定B)词意C)词序D)词权重2.[单选题]自动驾驶是基于哪种技术提出的A)BP算法B)神经网络C)前向算法D)NFC3.[单选题]NLP中做多分类任务可以使用__激活函数?A)softmaxB)logicC)...

矩阵分解 拉普拉斯正则 概述及解释说明1. 引言1.1 概述矩阵分解是一种重要的数学方法，用于将一个复杂的矩阵分解为多个简化的子矩阵，以便更好地理解和处理数据。而拉普拉斯正则作为一种常见的正则化技术，则广泛应用于机器学习、数据挖掘等领域。该正则化方法在保持模型泛化能力的同时，能够降低模型的过拟合风险。1.2 文章结构本文将首先介绍矩阵分解的定义和背景知识，包括常见的矩阵分解方法及其应用领域。接着，...

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基于EfficientNet编码器的改进UNet模型电阻抗成像算法作者：万静 李兴五 高国忠来源：《电脑知识与技术》2024年第01期        关键词：电阻抗成像；EfficientUNet网络；图像重建；深度学习        0 引言        电阻抗成像（Elec...

逻辑回归实现葡萄酒分类1. 介绍逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。该算法可用于将数据划分为两个或多个类别，并给出新数据属于某个类别的概率。本文将以葡萄酒分类为例，详细介绍逻辑回归的原理和实现过程。2. 逻辑回归原理逻辑回归是基于线性回归的一个变种，它通过一个称为逻辑函数（Logistic Function）的函数对结果进行转换，使其适用于...

基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法    1. 引言    1.1 背景介绍    由于室内环境复杂多变，信号受干扰影响较大，导致传统的RSSI定位算法存在定位精度不高、容易受到干扰等问题。对RSSI定位算法的模型参数进行优化改进，是提高定位准确性和稳定性的重要途径。    本研究旨在基于RSSI优化的模型参数...

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统计学习的基本原理与应用近年来，人工智能技术的发展已经引起了极大的关注。统计学习作为机器学习的一种方法，在人工智能技术中扮演了重要的角。统计学习是一种将统计方法应用于机器学习的方法，可以从大量数据中学习的模型，进而对新数据进行预测和分类。本文将围绕着统计学习的基本原理和应用进行阐述。一、统计学习的基本原理统计学习包括三个基本要素：模型（model）、策略（strategy）和算法（algorit...

稀疏编码的降维方法与技巧在计算机科学领域，稀疏编码是一种常用的降维方法，用于处理高维数据。通过稀疏编码，我们可以将复杂的数据表示为更简洁、更易于处理的形式，从而提高计算效率和减少存储空间的使用。一、稀疏编码的基本原理稀疏编码的基本原理是寻一个最优的表示，使得原始数据可以用尽可能少的非零元素来表达。这样的表示可以看作是原始数据在一个低维空间中的投影，其中只保留了最重要的特征。正则化是最小化策略的实...

modely校准方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：    在科学研究和工程实践中，模型的校准方法是非常重要的一项工作。所谓模型校准就是通过多种手段对模型的参数进行调整，以使其能够更好地拟合真实数据、提高模型的精确性和可靠性。Modely校准方法是一种常见的模型校准技术，它可以帮助研究人员提高模型的精度和准确性，从而推动科研工作的进展。    一、Mo...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 110568486 A(43)申请公布日 2019.12.13(21)申请号 CN201910874208.9(22)申请日 2019.09.17正则化是结构风险最小化策略的实现(71)申请人 电子科技大学    地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号(72)发明人 钱...

基于深度学习的贷款风险管理模型研究随着金融科技的发展，贷款行业逐渐进入数字化时代。借助大数据、人工智能等技术，银行或其他金融机构可以更精准地了解客户的借贷需求，并据此实现风险控制和业务增长的平衡。其中，基于深度学习技术的贷款风险管理模型正在逐渐成为当下热门的研究方向。本文就基于这一主题，对其进行深入探讨。一、 基础概念深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习方法。该方法通过层次化的结构，逐步对数据...

一．概述围棋起源于3000年前的中国，被认为是世界上最复杂的棋类游戏。围棋规则虽然简单，但是变化无穷，其19*19的棋盘上，差不多有10170种状态，比宇宙中的原子总数还有多。因此能够下好围棋通常认为是智力超的象征。中国涌现出了许多著名的围棋大师，比如吴清源、聂卫平、古力等，享誉无数。这种变化无穷的游戏吸引了世界上无数人。随着IT信息技术的发展，对于规则明确需要大量计算的棋类游戏而言，是计算机最...

收稿日期：２０２３－０１－０８基金项目：国防科工局财政稳定支持项目基金（ＧＪＣＺ ０８１３ ２０）引用格式：刘海瑞，武宪威，，等．基于ＡＰＳＯ ＬＳＳＶＭ的航空发动机轴承故障诊断及寿命预测［Ｊ］．测控技术，２０２４，４３（１）：７０－７６．ＬＩＵＨＲ，ＷＵＸＷ，ＬＩＰ，ｅｔａｌ．ＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓａｎｄＬｉｆｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＡｅｒｏｅｎｇｉｎｅＢｅａｒｉｎｇｓＢａｓｅｄｏｎ...

基于深度双向长短时记忆网络的集装箱港口卡车轨迹预测◎ 夏喻义1 庞铖2 高明琪31.上海沪东集装箱码头有限公司；2.上海沪东集装箱码头有限公司；3.上海海洋大学摘 要：车辆轨迹预测是交通工程和人工智能领域中的一个关键研究议题，具有广泛的应用前景，包括自动驾驶、交通管理和智能交通系统等。在本研究中，着重解决港口区域内用于搬运集装箱的卡车在遭受遮挡时出现的瞬时定位误差。为此，本文设计了一种数据驱动的车...

模型的实现方案引言在机器学习和深度学习领域中，模型的实现是构建可靠且高效的算法的关键步骤之一。本文将介绍模型实现的一般步骤和常用的实现方案，以帮助开发人员更好地理解如何构建和优化模型。模型实现的一般步骤模型实现通常包括以下几个步骤：1.数据预处理：对原始数据进行清洗、筛选、归一化等操作，以便提高模型的训练效果。2.模型选择和架构设计：选择适合解决问题的模型类型，并设计模型的架构。常用的模型类型包括...

烟草零售户即时库存预测模型构建研究作者：于伟强 孙元峰 姜茂林 王浩男 刘晓红来源：《中国市场》2024年第11期        摘要：烟草公司所拥有的零售户库存检测，对于烟草投放量和后续市场营销策略等相关决策的制定具有重要意义。烟草公司每个季度甚至每个月需要对下设烟草零售户库存进行统计，以便通过对各烟草零售户库存的掌握实时把握市场状况，从而有效进行烟草品牌...

利用AI技术实现工业生产智能化的方法与建议方法一：基于机器学习的智能化生产在工业生产中，利用AI技术实现智能化可以极大地提高生产效率和产品质量。其中一种方法是采用机器学习算法，通过训练模型来实现智能化生产。一、数据收集与准备要利用机器学习算法实现智能化生产，首先需要收集并准备大量的数据。这些数据可以包括设备传感器采集的工艺参数、产品质检数据等。同时，还需确保数据的准确性和完整性，并进行适当的预处理...

机器学习的基础知识机器学习的基础知识随着人工智能技术的迅速发展，机器学习逐渐成为了一个热门话题。机器学习是一种利用数据和算法来帮助计算机自动地进行学习和预测的技术。在机器学习中，计算机可以通过数据分析和模式识别来发现规律和趋势，并根据这些规律自动地进行决策和预测。在本文中，我们将介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的定义、机器学习的分类、机器学习的流程、机器学习的应用等。一、机器学习的定义机器学习...

基于矩阵最小化和统计修正的信号降噪方法的研究-概述说明以及解释1.引言概述:在现代科技发展中，信号处理是一个至关重要的领域。信号降噪是其中的一个重要研究方向，其在各种应用中都发挥着至关重要的作用。本文将基于矩阵最小化和统计修正的方法，探讨信号降噪的研究。通过对信号降噪方法的深入研究和分析，希望能够提高信号处理的效率和准确性，为相关领域的发展提供有力支持。编写文章1.1 概述部分的内容1.2 文章结...

结构化方法    结构化方法是一种可以通过系统、科学的分析来支持决策的理论与方法，在决策中得到了广泛的应用。结构化方法为人们提供了解决问题的新视角和思路，在各个领域都取得了显著的效果。正则化是结构风险最小化策略的实现    一、结构化方法的优势1、结构化方法比传统方法更具有可操作性。结构化方法将众多影响因素进行整合并使其形成一个可执行的目标体系，它简单明了，...