收稿日期：２０２０ ０３ １４；修回日期：２０２０ ０５ ０６  基金项目：国家自然科学基金资助项目（９１７４６１０７）  作者简介：赵宇欣（１９９５ ），女，山西晋中人，硕士研究生，主要研究方向为机器学习、深度学习、计算机视觉（ｚｈａｏｙｕｘｉｎ＿ａｌｉｃｅ＠ｔｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）；王冠（１９９２ ），女，内蒙古呼伦贝尔人，博士研究生，主要研究方向为深度学习、数...

(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 111104552 A(43)申请公布日 2020.05.05(21)申请号 CN201911347391.3正则匹配公司名称(22)申请日 2019.12.24(71)申请人 浙江大学    地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号(72)发明人 詹珂 杜歆 (74)专利代理机构...

keras回调函数Callbacks断点ModelCheckpoint教程回调函数Callbacks回调函数是⼀个函数的合集，会在训练的阶段中所使⽤。你可以使⽤回调函数来查看训练模型的内在状态和统计。你可以传递⼀个列表的回调函数（作为 callbacks 关键字参数）到 Sequential 或 Model 类型的 .fit() ⽅法。在训练时，相应的回调函数的⽅法就会被在各⾃的阶段被调⽤。Cal...

(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 110442684 A(43)申请公布日 2019.11.12(21)申请号 CN201910748469.6(22)申请日 2019.08.14(71)申请人 山东大学    地址 250199山东省济南市历城区山大南路27号(72)发明人 李玉军 韩均雷 王泽强 马宝森 张文真 邓媛洁 (7...

(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 110363122 A(43)申请公布日 2019.10.22(21)申请号 CN201910594012.4(22)申请日 2019.07.03(71)申请人 昆明理工大学    地址 650093 云南省昆明市五华区学府路253号(72)发明人 王蒙 李威 (74)专利代理机构  ...

(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 109558547 A(43)申请公布日 2019.04.02(21)申请号 CN201811386470.0(22)申请日 2018.11.20(71)申请人 北京锐安科技有限公司;青海省公安厅    地址 100044 北京市海淀区西小口路66号中关村东升科技园北领地B-2号楼七层(72)发...

(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 114218921 A(43)申请公布日 2022.03.22(21)申请号 CN202111442232.9(22)申请日 2021.11.30(71)申请人 中国医学科学院医学信息研究所    地址 100020 北京市朝阳区雅宝路3号(72)发明人 高东平 秦奕 杨渊 李玲 池慧 (74)...

语⾳合成技术（深度学习⽅法简介）语⾳合成技术（深度学习⽅法简介）⼀、定义语⾳合成（Text-To-Speech，简称 TTS），⼜称⽂语转换技术，是将⽂字信息转变为可以听得懂的、流利的语⾳输出的⼀种技术。其与我们⽐较熟悉的语⾳识别技术（Automatic Speech Recognition，简称 ASR）⽬标相反。ASR 是将声⾳转化为⽂字，类⽐于⼈类的⽿朵；⽽ TTS 则是将⽂字转化为语⾳（朗...

(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 112861988 A(43)申请公布日 2021.05.28(21)申请号 CN202110237853.7(22)申请日 2021.03.04(71)申请人 西南科技大学    地址 621010 四川省绵阳市涪城区青龙大道中段59号(72)发明人 张红英 王迪 楚红雨 (74)专利代理机构...

深度学习中“过拟合”的产生原因和解决方法深度学习是一种机器学习技术，通过模拟神经网络的工作原理来进行模型训练和预测。然而，深度学习模型容易受到过拟合问题的影响，即在训练数据上表现良好，但在新的测试数据上表现较差。为了提高模型的泛化能力，我们需要了解过拟合的产生原因和解决方法。过拟合的原因主要包括以下几个方面：1.训练数据不足：如果训练数据太少，模型就容易过于复杂地匹配训练数据，从而无法进行准确的泛...

聊天功能实现原理聊天功能的实现原理可以分为三个方面来介绍：NLP（自然语言处理）、机器学习和模型训练、以及数据存储和检索。1. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：NLP是指计算机处理和理解人类语言的领域。聊天功能的实现离不开对用户输入的文本进行语义解析、实体识别和情感分析等处理。-语义解析：将用户输入的文本解析成机器可理解的含义，通过词法分析、句法分析...

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...

随机森林算法和grandientboosting算法随机森林算法和梯度提升算法（Gradient Boosting）是机器学习领域中常用的两种集成学习算法。它们都属于决策树的改进版，通过结合多个基模型的预测结果来提高整体模型的性能。本文将从介绍算法原理、优缺点、应用场景等方面分析随机森林算法和梯度提升算法的特点，帮助读者更好地理解和应用这两个算法。一、随机森林算法（Random Forest）随机...

风控模型测试方案风控模型是用于评估和预测潜在风险的一种工具。在进行风控模型测试时，可以采取以下方案：1. 数据准备：准备包含历史数据的样本集，包括正常和异常情况下的数据。确保数据集的质量和完整性。2. 特征选择：根据业务需求和领域知识，选择适当的特征变量用于模型训练和测试。使用特征选择方法，如相关性分析、信息增益等，排除冗余和无关的特征。正则化随机森林3. 模型选择：根据业务需求和数据特点，选择适...

随机森林回归模型的建模步骤    随机森林是一种强大的机器学习算法，可以用于回归和分类问题。在本文中，我们将介绍随机森林回归模型的建模步骤，以帮助读者了解如何应用这一强大的算法来解决回归问题。    1. 数据准备。      首先，我们需要准备用于建模的数据集。这包括收集和清洗数据，处理缺失值和异常值，以及对数据进行特征工程...

Python中的随机森林算法详解随机森林是集成学习中常用的一种算法，它是一种基于决策树（Decision Tree）的集成学习方法。随机森林利用多个决策树来进行分类或回归，并且通过随机特征选择和有放回的随机抽样来提高模型的准确性和泛化能力。一、随机森林的特点1.1集成学习（Ensemble Learning）随机森林是一种集成学习方法，它是基于“集思广益”的思想，利用多个分类或回归器的结果，通过一...

绘制ssd框架训练流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: T...

SVM训练过程范文SVM（支持向量机）是一种二分类模型，它通过到一个最优的超平面来将不同的数据样本分开。在SVM的训练过程中，主要包括数据预处理、特征选择、模型训练和模型评估等步骤。1.数据预处理：数据预处理是SVM训练的第一步，它包括数据清洗和数据归一化等操作。数据清洗主要是去除噪声数据、缺失值和异常值等，以提高数据的质量。数据归一化是将数据调整到同一尺度范围内，以避免模型在训练过程中受到过大...

transformer预测模型训练方法Transformer预测模型训练方法Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，由Google在2017年提出。它在机器翻译、文本生成、问答系统等任务中取得了突破性的成果，并成为现代自然语言处理领域的重要模型之一。本文将介绍Transformer预测模型的训练方法。1. 数据预处理在开始训练之前，首先需要进行数据预处理。数据预处理的目的是...

人工智能开发技术的测试和评估方法1、交叉验证（Cross Validation）正则化降低准确率交叉验证是机器学习中常用的一种测试方法，它可以用于评估模型在未知数据集上的可靠度和泛化能力。它可以使用不同的评估指标，包括准确率（accuracy）、精确率（precision）和召回率（recall）。它主要是通过将不同的数据集分成n等份，然后在不同的数据集上训练和测试模型，结果的期望值就是由所有测试...

机器学习模型的训练和调参技巧机器学习模型的训练和调参是构建一个高性能模型的关键步骤。合理的训练和调参技巧可以提高模型的预测准确率和泛化能力。本文将从数据集划分与预处理、模型选择与训练、调参以及模型评估与比较等方面介绍机器学习模型的训练和调参技巧。1. 数据集划分与预处理在机器学习模型的训练和调参过程中，数据集的划分与预处理是非常重要的。有效地进行数据集的划分和预处理可以提高模型的训练效果和泛化能力...

机器学习技术使用中的泛化能力方法评估机器学习是近年来发展迅猛的领域，它的目标是使计算机系统能够通过学习从经验中改进性能。其中一个重要的概念是泛化能力，它指的是模型对新数据的适应能力。在机器学习过程中，我们常常需要评估模型的泛化能力，以确保其在实际应用中的有效性。本文将探讨机器学习技术使用中的泛化能力方法评估。泛化能力方法评估的基本原理是从已知数据的样本集中训练出一个模型，然后利用该模型对未知的数据...

Inter-Task Association Critic for Cross-Resolution Person Re-Identifification Abstract由不受约束的监视摄像机捕获的人像通常具有低分辨率（LR）。当与高分辨率（HR）画廊图像匹配时，这会导致分辨率不匹配问题，从而对人员重新识别（re-id）的性能产生负面影响。一种有效的方法是以联合学习的方式利用图像超分辨率（SR）...

降低模型精度的方法降低模型精度的方法有很多，以下是一些常见的方法：1. 简化模型：简化模型可以降低模型的精度，例如，将三维模型简化为二维模型，将复杂的模型简化为简单的模型。2. 减少特征数量：删除不必要的特征或降低特征的维度可以降低模型的精度。3. 降低训练数据量：使用更小的训练数据集可以降低模型的精度。4. 调整模型参数：调整模型的超参数或优化器的参数可以降低模型的精度。5. 使用低分辨率的输入...

python dddocr训练引言概述：Python DDDOCR训练是一种用于训练和优化OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）模型的开源工具。该工具基于深度学习技术，能够识别和提取图像中的文字信息。本文将从五个大点出发，详细阐述Python DDDOCR训练的相关内容。正文内容：1. 数据准备1.1 数据收集：首先，需要收集大量的包含各种字体、尺寸、颜...

SO-VITS-SVC训练完成的标准在完成SO-VITS-SVC训练后，我们需要评估模型的表现以确保其能够满足我们的需求。以下是评估SO-VITS-SVC训练完成的标准，主要包括七个方面：1. 模型收敛正则化降低准确率模型收敛是评估模型训练是否成功的重要因素之一。在训练过程中，模型的参数会不断更新并逐渐接近最优解。定义模型收敛的标准并判断模型是否达到该标准是必要的。通常情况下，我们可以通过观察训练...

人工智能中深度学习模型的训练与优化策略深度学习是人工智能领域中的一项重要技术，它通过神经网络模拟人脑的学习过程，从而实现对大量数据的处理和分析。而深度学习模型的训练与优化策略则是使得神经网络能够更好地适应不同的任务，提高其性能的关键。深度学习模型的训练过程是通过将大量的数据输入到网络中，通过反向传播算法来调整模型的权重和参数，以最小化模型的损失函数。在深度学习的训练过程中，有几个关键的策略可以帮助...

Transformer 参数训练及递推公式计算一、引言Transformer 模型，作为一种基于自注意力机制的深度学习模型，在自然语言处理、机器翻译、语音识别等领域取得了显著成果。其关键组成部分包括自注意力机制、位置编码以及多头自注意力。然而，训练参数和递推公式计算对于Transformer 的性能至关重要。本文将深入探讨Transformer 模型的参数训练方法以及递推公式的计算过程。二、Tra...

model在python中的用法在Python中，"model"通常用于指代机器学习中的模型。模型是指通过训练数据学习到的一个函数，用于解决特定的问题或预测特定的结果。以下是在Python中使用模型的一些常见操作和用法：1. 导入模型：首先需要导入相应的机器学习库，如scikit-learn（sklearn）或TensorFlow。例如，使用以下语句导入线性回归模型：  ```pyth...

训练模型的基本步骤训练模型是从原始数据中学习出一个能够准确预测未知数据的模型的过程。以下是训练模型的基本步骤。1.确定问题和数据集：首先，需要明确解决的问题和要使用的数据集。确定问题的类型（分类、回归、聚类等）以及数据集的特征（输入特征、目标变量等）。2.数据预处理：数据预处理是训练模型的重要步骤之一、这个步骤包括数据清洗、数据集划分、特征选择和特征变换等操作。数据清洗是指处理数据集中的错误值、缺...