第３８卷第５期２０２１年５月机㊀㊀电㊀㊀工㊀㊀程ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｏｌ.３８Ｎｏ.５Ｍａｙ２０２１收稿日期:２０２０－０９－０９基金项目：辽宁省自然科学基金资助项目(２０１９ＢＳ１８６)作者简介：刘红军(１９７１－)ꎬ男ꎬ辽宁沈阳人ꎬ副教授ꎬ硕士生导师ꎬ主要从事数字化制造技术方面的研究ꎮE￣mail:133****8635＠１６３....

人工智能深度学习技术练习(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47题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]独热编码描述错误的是A)可以对特征使用B)可以对标签使用C)二分类必须做独热D)独热长度和类别数量一致2.[单选题]（）是正则化的一种形式，它在训练中起着重要作用，因此需要适当设定A)学习率B)动量C)权重衰减D)批量大小3.[单选题]废纸属于什么...

神经网络是一种人工智能算法，它可以模拟人类大脑的神经元网络，实现对复杂任务的学习和推理。前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是其中最常见和最基础的一种类型。在神经网络的训练过程中，为了避免过拟合和提高模型的泛化能力，正则化技巧被广泛应用。本文将探讨在前馈神经网络中常用的正则化技巧。1. L2正则化L2正则化是最常见的正则化技巧之一。它通过在损失函数中加入权重的L2范...

如何调整神经网络的正则化参数神经网络是一种强大的机器学习模型，它可以通过学习大量的数据来进行预测和分类任务。然而，当神经网络的模型过于复杂时，容易出现过拟合的问题，即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，我们可以使用正则化技术来限制神经网络的复杂度，从而提高其泛化能力。正则化是一种通过在损失函数中引入额外的约束来限制模型复杂度的方法。在神经网络中，最常用的正则化技术是L1和L...

BP神经网络的研究分析及改进应用一、本文概述本文旨在对BP（反向传播）神经网络进行深入的研究分析，并探讨其在实际应用中的改进策略。BP神经网络作为领域的重要分支，已经在模式识别、预测分析、自适应控制等多个领域展现出强大的应用潜力。然而，随着数据规模的扩大和应用场景的复杂化，传统的BP神经网络也暴露出诸如训练速度慢、易陷入局部最优解、泛化能力弱等问题。因此，本文希望通过理论分析和实证研究，提出针对性...

构建高性能BP神经网络的优化技术正则化可以产生稀疏权值1. 引言人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）作为近年来复兴发展了的一种计算模型，受到了广泛的关注。其中，BP（Back Propagation）神经网络是最为常用和广泛应用的一种网络。BP神经网络具有较强的非线性逼近能力，但是在应用中常常受到训练速度慢、易陷入局部极小和收敛性差等问题的困扰，如何优化BP神...

正则化可以产生稀疏权值后像训练方法与作用1. 后向训练方法是一种基于神经网络的训练方式，在训练过程中输入数据的顺序是与输出数据相反的。这种训练方法一般需要在神经网络的最后一层设置一个反向输出层来实现。后向训练方法主要包括以下步骤：前向传播、误差计算、反向传播和权值更新。2. 后向训练方法的作用主要有以下几个方面：(1) 训练效果好：后向训练方法通过不断进行权值的调整，可以使神经网络的输出数据更加接...

hpelm的参数摘要：一、引言二、hpelm的定义与作用三、hpelm的参数设置  1.学习率  2.迭代次数  3.正则化参数  4.隐藏层神经元数量  5.激活函数  6.优化器四、参数调整策略五、总结正文：一、引言在机器学习领域，神经网络是一种广泛应用的模型。其中，Hebbian Perceptron ELM（HPE）是...

提高神经网络泛化能力的方法概述神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的数学模型，在许多领域都取得了重要进展。然而，神经网络的泛化能力问题一直是一个研究的焦点。泛化能力指的是神经网络在处理未知样本时的性能和能力。在不进行特定训练的情况下，神经网络能否对新样本进行准确分类，是评估其泛化能力的关键因素。本文将概述提高神经网络泛化能力的方法。首先，正则化是提高神经网络泛化能力的一种常用方法。正则化技术可以控...

正则化可以防止过拟合激活函数的作用    激活函数是神经网络中最重要的部分之一，在实现深度学习的过程中也起着重要的作用。激活函数的作用就是改变神经元的输出，这样可以构建一个非线性的模型，从而达到深度学习的目的。    首先，我们需要知道神经元是如何工作的。神经元接收到输入信号将会基于其中的信息来计算出一个输出值，这个输出值就是神经元的激活值。但是，神经元的激...

AI训练中的Dropout 防止过拟合的技巧在人工智能领域中，过拟合（overfitting）是一个常见的问题。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在新的未见过的数据上表现较差。为了应对这一问题，研究者们提出了多种方法和技巧。其中，Dropout是一种被广泛应用的防止过拟合的技术之一。一、Dropout的概念Dropout是由Hinton等人于2012年提出的一种神经网络正则化方法。其核心思想...

图神经网络的使用方法与优化策略图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种用于图数据的机器学习模型，能够从图结构中推断节点和边的特征，广泛应用于社交网络分析、化学分子分析、推荐系统等领域。本文将介绍图神经网络的使用方法与优化策略，帮助读者了解如何有效地应用和优化图神经网络模型。一、图神经网络的使用方法1. 数据准备：图神经网络处理的数据通常是以图结构的形式存在，即由节...

在机器学习和神经网络领域中，反向传播算法是一种常用的优化方法，用于调整神经网络的权重和偏置，以使得网络能够更好地逼近目标函数。然而，反向传播算法容易导致过拟合，即网络在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。为了避免过拟合，研究者们提出了许多方法，本文将介绍其中一些常见的方法。正则化正则化是一种常用的方法，用于防止神经网络过拟合。通过在损失函数中引入正则化惩罚，可以限制模型的复杂度，从而避免过度拟...

人工智能应用技术模拟题含答案1、HUAWEIHiAI平台中的人脸检测是属于哪个模块?A、HiAIEngineB、HiAIFramework37C、HiAIFoundationD、HiAIService答案：A2、自然语言处理是 AI研究中（)的领域之一A、研究历史最长、研究最多、要求最高B、研究历史较短，但研究最多、要求最高C、研究历史最长、研究最多，但要求不高D、研究历史最短、研究较少、要求不高...

人工智能深度学习技术练习(试卷编号111)1.[单选题]当需要一个变量，但是又没有初值的时候，可以定义一个A)操作符B)占位符C)操作数D)以上都不是答案:B解析:2.[单选题]下列有关卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的描述，错误的是( )A)CNN与RNN都是传统神经网络的扩展。B)P差播法进行训练。C)NN可以用于描述时间上连续状态的输出。有记忆功能。D)CNN与RNN不能组合使用答案:...

人工智能基础(习题卷33)第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]今年大数据分析将出现革命性的新方法，从前的很多算法和基础理论可能会产生理论级别的突破。而哪项技术将继续成为大数据智能分析的核心技术A)机器学习B)智能物流C)脑科学答案:A解析:2.[单选题]下列哪项不是SVM的优势A)可以和核函数结合B)通过调参可以往往可以得到很好的分类效果C)训练...

2022年电网人工智能选拔V2试卷和答案（2）共4种题型，共95题一、单选题(共40题)1.GMM在传统语音识别任务中主要的功能是？A：输出特征对应帧的概率B：输出特征对应语音的概率C：输出特征对应状态的概率D：输出特征对应因素的概率【答案】：D2.有一个文件记录了 1000 个人的高考成绩总分，每一行信息长度是 20 个字节，要想只读取最后 10 行的内容，不可能用到的函数是：A：seek()B...

人工智能深度学习技术练习(试卷编号191)1.[单选题]MNIST数据集的维度大小是（）。A)20*20B)22*22C)26*26D)28*28答案:D解析：难易程度：易题型：2.[单选题]神经网络的三层网络结构包括（）。A)输入层、中间层、输出层B)输入层、输出层、中间层C)输入层、隐藏层、输出层D)输入层、输出层、隐藏层答案:C解析：难易程度：易题型：3.[单选题]Mini-batch指的是...

2024年人工智能应用技术考试题库(附答案)一.单项选择题1、训练图像分类模型时，对于图像的预处理，下列技术哪项经常要用？A、图像增强B、图像灰度化C、图片二值化D、图片RGB通道转换参考答案：A2、知识图谱中的实体统一主要的目的是？A、从文本中提取实体B、从实体间提取关系C、不同写法的实体统一为一个实体D、明确代词指向哪个实体参考答案：C3、所谓几率，是指发生概率和不发生概率的比值。所以，抛掷一...

《人工智能算法场景化》培训测试题1.下列哪一个不是深度学习领域常用算法模型（）A：逻辑回归(正确答案)B：卷积网络C：递归网络D：贝叶斯网络2.下列哪一项是sigmoid激活函数主要特点（）A：非对称结构B：输出全为负值C：输出全为正值(正确答案)D：输出值全部大于13.下列哪一项不是神经网络模型的优势（）A：迭代速度非常快(正确答案)B：准确率相对较高C：可以完成多标签任务D：更适合处理图像数据...

人工智能机器学习技术练习(试卷编号1141)1.[单选题]在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大？A)多项式阶数B)更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降C)使用常数项答案:A解析：选择合适的多项式阶数非常重要。如果阶数过大，模型就会更加复杂，容易发生过拟合；如果阶数较小，模型就会过于简单，容易发生欠拟合。2.[单选...

人工智能复习题（含答案）1、以下属于计算机视觉的经典模型的有：（）。A、VGGNetB、ResNetC、RNND、GoogleNet答案：ABD2、关于连接主义，描述正确的是（）A、基础理论是神经网络B、深度学习属于连接主义C、又称为仿生学派D、产生在20实际50年代答案：ABCD3、在自然语言处理任务中，首先需要考虑字、词如何在计算机中表示。通常，有两种表示方式：()表示和()表示A、on-ho...

2023年《人工智能》现代科技知识考试题与答案目录简介一、单选题：共40题二、多选题：共20题三、判断题：共26题一、单选题1、下列哪部分不是专家系统的组成部分？A .用户B.综合数据库C.推理机D.知识库正确答案：A解析：《人工智能导论》（第4版）作者：王万良出版社: 高等教育出版社2、下列哪个神经网络结构会发生权重共享？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.全连接神经网络D. A 和 正则化描述...

2023年《人工智能》现代科技知识考试题与答案目录简介一、单选题：共40题二、多选题：共20题三、判断题：共26题一、单选题1、下列哪部分不是专家系统的组成部分？A.用户B.综合数据库C.推理机D.知识库正确答案：A解析：《人工智能导论》（第4版）作者：王万良出版社：高等教育出版社2、下列哪个神经网络结构会发生权重共享？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.全连接神经网络D.A和B正确答案：D解析：...

基于神经网络方法的三维力柔性触觉传感器阵列解耦研究一、本文概述随着机器人技术的快速发展，对于机器人感知环境、实现精准操作的需求日益增强。触觉传感器作为机器人感知外部环境的重要手段，其性能的提升对于机器人的智能化、精细化操作具有关键性作用。其中，三维力柔性触觉传感器阵列由于其能够同时感知法向和切向的力信息，且具有柔性、可穿戴等特点，在机器人触觉感知领域具有广泛的应用前景。然而，三维力柔性触觉传感器阵...

神经网络中的稀疏化方法与模型压缩技术解析随着深度学习的快速发展，神经网络已经成为许多领域中的重要工具。然而，神经网络的大规模模型也带来了一系列的问题，如高计算和存储成本、低效的模型训练和推理等。为了解决这些问题，研究者们提出了一系列的稀疏化方法和模型压缩技术。正则化是最小化策略的实现稀疏化方法是指通过减少神经网络中的冗余连接和参数来降低计算和存储成本。其中最常见的方法是L1正则化，它通过在损失函数...

一、单选题1、‌对于某卷积层，关于卷积核大小的描述（假设通道数固定）正确的是哪个？A.卷积核越小，更新参数的计算量越少，但更容易得到局部的特征。B.卷积核越大，其取得的特征越全面，得到的特征图越大。C.卷积核越大，越容易提取细节特征D.卷积核只能选择3、5、7等奇数值。正确答案：A2、‎下面有关神经网络梯度消失说法错误的是（）​A.当神经网络的隐层增加时，就容易发生梯度消失问题，表现在靠近输入层的...

机器学习任务中常见的方法有：决策树学习，关联规则学习，人工神经网络，深度学习，归纳逻辑设计，支持向量机，聚类，贝叶斯网络，强化学习，表示学习，相似度和度量学习，稀疏字典学习，遗传算法等。一、决策树学习决策树学习就是根据数据的属性采用树状结构建立的一种决策模型，可以用此模型解决分类和回归问题。常见的算法包括CART，ID3，C4.5等。可以根据数据集来构建一颗决策树，他的重要任务就是根据数据中所蕴含...

基于深度神经网络的在线学习算法正则化是结构风险最小化策略的实现深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）是一种基于人工神经网络的机器学习模型，具有强大的学习和表示能力。在线学习算法是一种能够在数据流动过程中进行实时学习和更新模型的方法。本文将探讨基于深度神经网络的在线学习算法，并讨论其在实际应用中的优势和挑战。    首先，我们将介绍深度神经网络的基本结构...

51. 如何通过神经网络实现图像超分辨率？关键信息项1、 神经网络的类型及特点2、 图像超分辨率的定义与目标3、 训练数据的准备与处理4、 神经网络模型的架构与参数设置5、 优化算法的选择与应用6、 评估指标与性能衡量标准7、 模型的训练过程与技巧8、 模型的测试与验证方法9、 实际应用中的注意事项10、 可能遇到的问题与解决方案11 神经网络的类型及特点神经网络是一种模拟人脑神经元之间信息传递和...