大数据理论考试(试卷编号262)说明：答案和解析在试卷最后1.[单选题]假设有n组数据集，每组数据集中，x的平均值都是9，x的方差都是11，y的平均值都是7.50，x与y的相关系数都是0.816，拟合的线性回归方程都是y=3.00+0.500*x。那么这n组数据集是否一样（）A)一样B)不一样C)无法确定2.[单选题]大数据平台核心分布式存储与计算组件采用Hadoop技术体系中分布式存储、分布式计...

(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 107742152 A(43)申请公布日 2018.02.27(21)申请号 CN201710901017.8(22)申请日 2017.09.28(71)申请人 天津大学    地址 300072 天津市南开区卫津路92号(72)发明人 李潇 庞彦伟 梁金升 (74)专利代理机构 天津市北洋有限...

(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 109543822 A(43)申请公布日 2019.03.29(21)申请号 CN201811445812.1(22)申请日 2018.11.29(71)申请人 北京理工大学    地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号(72)发明人 宋萍 郄有田 郝创博 (74)专利代理机构 北京理...

第４１卷第１期２０２１年２月㊀南京邮电大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）㊀Ｖｏｌ．４１Ｎｏ．１Ｆｅｂ ２０２１ｄｏｉ：１０．１４１３２／ｊ．ｃｎｋｉ．１６７３⁃５４３９．２０２１．０１．０１０面向行人重识别分集特征挖掘的多分支深度神经网络构造进展吴晓富１，尹...

第 22卷第 10期2023年 10月Vol.22 No.10Oct.2023软件导刊Software Guide基于GRU网络的格兰杰因果网络重构杨官学，王家栋（江苏大学电气信息工程学院，江苏镇江 212013）摘要：传统格兰杰因果依赖线性动力学，无法适应非线性应用场景的需求，因此提出一种基于GRU网络的格兰杰因果网络重构方法。该方法将整个网络重构划分为每个目标节点的邻居节点选择问题，针对每个目...

(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 109800862 A(43)申请公布日 2019.05.24(21)申请号 CN201910020928.9(22)申请日 2019.01.09(71)申请人 苏州科技大学    地址 215000 江苏省苏州市高新区科锐路1号(72)发明人 陆卫忠 汤烨 吴宏杰 黄宏梅 (74)专利代理机构...

keras系列（一）：参数设置常用的 权重/偏置 初始化常数初始化为了在伪代码中形象化，让我们考虑一个具有64个输入和32个输出的神经网络的任意一层。W = np.zeros((64, 32))W = np.ones((64, 32))W = np.ones((64, 32)) * C虽然常量初始化很容易理解和理解，但使用这种方法的问题是，我们几乎不可能打破激活的对称性。因此，它很少被用作神经网络...

字符检测原理字符检测的原理是通过识别和判断当前输入的字符是什么，判断字符的方法通常包括以下几种：1. 模式匹配：将输入的字符与预定义的字符模式进行比较。例如，使用正则表达式来匹配特定的字符模式。2. 字符编码：每个字符在计算机中都有一个唯一的编码表示。通过比较输入字符的编码与预定义的字符编码来判断字符的类型。正则匹配原理3. 字符特征：不同的字符有不同的特征。通过比较输入字符的特征与预定义的字符特...

人工智能基础(习题卷10)第1部分：单项选择题，共53题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]RPA在流程设计过程中，优先使用哪种方式设计流程 （）。A)可视化控件操作B)图片识别C)手写代码答案:A解析:2.[单选题]大小为 1024X1024，灰度级别为 256 的图像文件大小为( )。A)1MBB)2MBC)6MBD)8MB答案:A解析:3.[单选题]Teacher(f...

如何设计和调整神经网络中的损失函数神经网络的损失函数是模型训练中至关重要的一部分，它用于衡量模型输出与真实值之间的差异。设计和调整损失函数对于提高神经网络的性能和准确性至关重要。本文将介绍如何设计和调整神经网络中的损失函数。1. 损失函数的选择在设计神经网络的损失函数时，需要根据具体的任务和问题来选择适合的损失函数。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵...

神经网络中的损失函数选择与优化神经网络作为一种强大的机器学习工具，在各种任务中取得了不俗的成绩。然而，神经网络的性能往往取决于许多因素，其中损失函数的选择和优化是至关重要的一环。在神经网络训练中，损失函数扮演着评价网络输出与真实标签之间差异的重要角，不同的损失函数会导致不同的训练效果。因此，选择合适的损失函数并对其进行优化是提高神经网络性能的重要步骤。损失函数的选择首先，我们需要了解神经网络中常...

神经网络中损失函数的选择与调整方法神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，通过大量的神经元之间的连接和信息传递来实现学习和预测任务。在神经网络的训练过程中，损失函数起着至关重要的作用，它衡量了模型预测结果与实际标签之间的差异，是优化算法的目标函数。本文将探讨神经网络中损失函数的选择与调整方法。一、常见的损失函数在神经网络中，常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error, MS...

nn的损失函数    神经网络（Neural Network，简称NN）是一种机器学习算法，常常被用于分类、回归等任务。在神经网络的训练过程中，我们需要定义一个损失函数，用来度量神经网络在训练数据上的误差。    损失函数的本质是一个标量函数，它的输入是神经网络的预测结果和实际值，输出是预测结果与实际值之间的差距。为了使神经网络能够更加准确地预测数据，我们的...

神经募集训练方法    神经网络的训练方法有很多种，以下是一些常见的方法：    1. 反向传播算法（Backpropagation）：在神经网络中最常用的训练方法之一。它通过计算输出误差，并将误差从输出层向输入层进行反向传播，以调整神经元之间的权重，从而最小化损失函数。    2. 随机梯度下降（Stochastic Gradient...

激活层的参数在深度学习和神经网络的领域中，激活层扮演着至关重要的角。它们为网络引入了非线性特性，使得模型能够学习和表示复杂的模式。本文将深入探讨激活层的参数，以及它们在神经网络中的作用和优化。一、激活层的作用在神经网络中，每个神经元接收来自前一层的输入，通过加权求和得到一个值，然后将这个值传递给激活函数。激活函数的作用是将这个值转换成一个输出，该输出将作为下一层的输入。如果没有激活函数，无论神经...

人工智能的预训练基础模型的分类预训练基础模型预训练基础模型是指在大规模语料库上进行预训练的通用人工智能模型。在自然语言处理（NLP）领域，这些模型通常是基于深度神经网络的语言模型，可以用于各种任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。目前，人工智能领域的预训练基础模型主要有以下几种：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transform...

guided backpropagation原理Guided Backpropagation原理Guided Backpropagation是一种可视化神经网络中每个输入像素对输出的贡献的方法。它可以帮助我们理解神经网络是如何作出决策的，以及哪些部分对于决策最重要。1. 神经网络的前向传播神经网络是一个由多个层组成的模型，每一层都由多个神经元组成。在前向传播过程中，输入数据通过一层一层地传递，每一...

神经网络模型选择与参数调优技巧神经网络模型选择与参数调优是深度学习中非常关键的环节。选择合适的模型和调优参数可以显著提升模型的性能和准确度。本文将介绍一些常用的神经网络模型选择的技巧以及参数调优的方法。一、神经网络模型选择技巧1. 理解问题类型：在选择神经网络模型之前，首先要明确问题的类型。根据问题的特征，选择合适的模型架构。例如，对于图像分类问题，可以使用卷积神经网络（CNN）；对于自然语言处理...

基于神经网络的船舶水下目标探测算法研究近年来，随着深度学习和神经网络技术的发展，越来越多的领域开始探索使用神经网络解决具体问题。其中，水下目标探测也成为了神经网络应用的领域之一。在船舶领域中，基于神经网络的水下目标探测算法已经取得了不俗的成果。正则化研究背景和意义一、问题背景水下目标探测一直是船舶工作中的重要环节，特别是在深海勘探、海洋资源调查、军事侦察等领域。而传统的水下目标探测方法，往往需要借...

高效的卷积神经网络模型设计与训练第一章：引言1.1 研究背景卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种广泛应用于计算机视觉和模式识别领域的深度学习模型。在图像分类、物体检测和语义分割等任务中取得了许多重要成果。然而，随着数据量和复杂性的增加，传统的CNN模型面临着性能下降和计算资源消耗大的问题。因此，研究高效的卷积神经网络模型设计与训练具有重要意义。&...

cnn论文总结 CNN论文总结一、基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究 正则化过滤器1、CNN整体框架2、三种对LE-NET5改进方法  2.1.1...

batchnorm的原理    Batch normalization（批标准化）是一种用于深度学习神经网络的技术，旨在加速训练过程并提高模型的准确性。其原理如下：    1. 标准化，在神经网络的每一层中，对每个神经元的输入进行标准化处理，即通过减去均值并除以标准差，使得输入数据的均值为0，标准差为1。    2. 加速训练，通过标准化...

rnn 常用的标准化方法    RNN（循环神经网络）是一种强大的神经网络架构，用于处理序列数据，如文本、时间序列等。在训练RNN时，标准化方法是非常重要的，它有助于加快训练速度并提高模型的稳定性。以下是一些常用的标准化方法：    1. Batch Normalization（批标准化），这是一种在深度神经网络中常用的标准化方法，通过对每个小批量的输入进行...

如何对神经网络进行调参优化神经网络是一种复杂的机器学习模型，它由许多层次的神经元组成，可以用于许多任务，例如图像分类和语音识别。调参是优化神经网络性能的重要步骤之一。本文将介绍如何对神经网络进行调参优化。一、数据预处理在进行调参优化之前，我们首先要对数据进行预处理。数据预处理包括数据清洗、标准化、特征选择等步骤。通过这些步骤，我们可以减少异常值的干扰，提高数据的一致性。正则化标准化1.数据清洗数据...

基于神经网络的自然语言语义表征方法2023-11-10目录CATALOGUE•引言•自然语言语义表征的相关研究•基于神经网络的语义表示模型正则化综述•基于神经网络的语义匹配算法•基于神经网络的语义生成算法•基于神经网络的自然语言语义表征方法的应用场景与展望01 CATALOGUE引言研究背景与意义背景随着互联网和大数据技术的发展，自然语言处理（NLP）成为人工智能领域的重要研究方向。在NLP中，语...

基于神经网络的知识推理研究综述一、本文概述随着技术的快速发展，知识推理作为其中的一项核心任务，逐渐受到了广泛关注。神经网络作为实现知识推理的有效工具，其研究与应用日益深入。本文旨在全面综述基于神经网络的知识推理研究现状，分析现有方法的优缺点，并展望未来的发展趋势。我们将简要介绍知识推理的基本概念及其重要性，阐述神经网络在知识推理中的应用背景。随后，我们将从神经网络的基本原理出发，详细分析不同神经网...

nn.linear 激活函数    nn.linear是PyTorch中的一个线性层函数，它是深度学习中非常重要的一个函数。我们知道，在神经网络中，每一层都由若干个神经元构成，每个神经元会对上一层的输入进行加权求和，并将结果通过一个非线性函数来输出。而nn.linear就是实现了这一过程中的加权求和部分，所以可以说是神经网络中的基础。    ```pytho...

神经网络中的正则化方法及其应用案例分享在机器学习领域中，神经网络是一种重要的模型，它可以模拟人脑神经元的工作原理，用于解决各种复杂的问题。然而，神经网络模型通常具有大量的参数，容易出现过拟合的问题，导致模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。为了解决这个问题，正则化方法被引入到神经网络中，以减少模型的复杂度，提高泛化能力。一、正则化方法的概念和原理正则化是一种通过在损失函数中引入额外的惩罚项...

基于神经网络的电机控制算法设计与性能改进分析近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，神经网络在电机控制领域中的应用也越来越广泛。本文将探讨基于神经网络的电机控制算法设计与性能改进分析。正则化改进算法首先，基于神经网络的电机控制算法设计方面，我们可以采用多种类型的神经网络结构来实现电机的控制。其中，反向传播神经网络（BPNN）是最常用和成熟的一种。其原理是通过不断地反向传播误差，优化网络参数，从而实现电...

因子模糊化BP神经网络在磨粒识别中的应用摘要：随着工业化的发展，磨粒识别在工业生产中变得越来越重要。因子模糊化BP神经网络作为一种优秀的模式识别算法，在磨粒识别中具有广泛的应用。本文介绍了因子模糊化BP神经网络的基本理论，并以磨粒识别为例，详细分析了其应用过程。实验结果表明，因子模糊化BP神经网络在磨粒识别中的应用能够有效提高识别准确率，具有很好的应用前景。关键词：因子模糊化BP神经网络；磨粒识别...