⼩样本学习Few-shotlearningOne-shot learningZero-shot learningMulti-shot learningSparseFine-grained Fine-tune背景：CVPR 2018收录了4篇关于⼩样本学习的论⽂，⽽到了CVPR 2019，这⼀数量激增到了近20篇那么什么是⼩样本学习呢？在机器学习⾥⾯，训练时你有很多的样本可供训练，⽽如果测试集和你的...

2022年电网人工智能选拔V2试卷和答案（15）共4种题型，共95题一、单选题(共40题)1.文本分类模型组成部分的正确顺序是：1.文本清理（Textcleaning）2.文本标注（Textannotation）3.梯度下降（Gradientdescent）4.模型调优（Modeltuning）5.文本到预测器（Texttopredictors）A：12345B：13425C：12534D：134...

(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 107169524 A(43)申请公布日 2017.09.15(21)申请号 CN201710397517.2(22)申请日 2017.05.31(71)申请人 中国矿业大学(北京)    地址 100083 北京市海淀区学院路丁11号(72)发明人 孙继平 陈浜 (74)专利代理机构 &nbs...

经验风险最⼩化-结构风险最⼩化参考链接：www.360doc/content/17/0623/13/10408243_665793832.shtml1、损失函数正则化描述正确的是最简单的理解就是，给定⼀个实例，训练的模型对它的预测结果错了，就要受到惩罚，因此需要定义⼀个量度量预测错误的程度，⽽损失函数就是⽤来衡量错误的程度。常见的损失函数有如下⼏类（⽤来表⽰损失函数）：假设输...

人工智能基础(习题卷66)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]K折法是下列哪个函数？A)RepeatedKFoldB)KFoldC)LeaveOneOut答案:B解析:2.[单选题]阿里云RPA支持图像录制控件，针对于锚点，说法正确的是？A)锚点是图像的中心不可以移动B)移动锚点可是图片放大或缩小C)锚点是指定鼠标操作位置D)锚点移动了就要重新录...

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...

人工智能自然语言技术练习(习题卷25)第1部分：单项选择题，共43题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]relu()激活函数的作用是将大于0的数保持不变，小于（）的数输出为0A)-1B)0C)1D)x答案:B解析:2.[单选题]Relu的求导非常简单所以速度快，它正半区的求导之后是多少A)0B)0.25C)1D)-1答案:C正则化描述正确的是解析:3.[单选题]已知一个单层神...

集成学习1.集成学习简介1）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务： 先产生一组“个体学习器”(individual learner),再用某种策略将它们结合起来。其中每个IL由一个现有的学习算法从训练数据中产生，如：C4.5决策树算法、BP神经网络等。 2）性能：集成学习器的能力和个体学习器有很大关系，个体学习器本身在具有一定“准确性”的同时，还要有“多样性”，学习器间要具有差异。 产...

第3章基本概念本章介绍机器学习中的常用概念，包括算法的分类，算法的评价指标，以及模型选择问题。按照样本数据是否带有标签值，可以将机器学习算法分为有监督学习与无监督学习。按照标签值的类型，可以将有监督学习算法进一步细分为分类问题与回归问题。按照求解的方法，可以将有监督学习算法分为生成模型与判别模型。比较算法的优劣需要使用算法的评价指标。对于分类问题，常用的评价指标是准确率；对于回归问题，是回归误差。...

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...

人工智能机器学习技术练习(试卷编号1121)1.[单选题]混淆矩阵对角线上的值()A)越大越好B)越小越好C)无所谓大小答案:A解析:2.[单选题]样本生成的目的是为了()A)样本准确性B)样本完整性C)样本可信性答案:B解析:3.[单选题]支持向量机可以解决()A)分类问题B)回归问题C)分类问题和回归问题答案:C解析:4.[单选题]分类模型评估指标中的召回率如何计算()A)(TP+TN)(P+...

［收稿日期］２０１９－１２－１９［基金项目］高校优秀青年骨干人才国内访学研修项目（项目编号：ｇｘｇｎｆｘ２０１９１６５）。［作者简介］李小珍（１９８４－），女，安徽庐江人，讲师，主要研究方向为应用数学、深度学习。一种基于正则化方法的非负矩阵分解算法研究与应用李小珍（安徽国防科技职业学院，安徽六安２３７００１）［摘要］信息化技术的快速发展为非负矩阵分解提供了更加广阔的应用空间，这种全新的矩阵分解及特...

Boosting算法之Adaboost和GBDT  Boosting是串⾏式集成学习⽅法的代表，它使⽤加法模型和前向分步算法，将弱学习器提升为强学习器。Boosting系列算法⾥最著名的算法主要有AdaBoost和梯度提升系列算法(Gradient Boost，GB)，梯度提升系列算法⾥⾯应⽤最⼴泛的是梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)...

GAN及其相关模型训练细节总结GAN（Generative Adversarial Networks）是由Ian Goodfellow等人于2024年提出的一种生成模型。GAN由两个部分构成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成与真实样本相似的样本，而判别器的目标是尽可能准确地区分生成器生成的样本和真实样本。GAN的训练是通过生成器和判别器之间的对...

多负样本排序损失函数1.引言1.1 概述在撰写本文之前，先要对多负样本排序损失函数进行概述。多负样本排序损失函数是一种用于机器学习和信息检索领域的排序算法，它的目标是通过对多个负样本进行排名，来优化排序模型的效果。传统的排序算法通常只考虑正样本和负样本之间的关系，忽视了负样本之间的排序关系。而多负样本排序损失函数则引入了负样本之间的排序关系，更好地捕捉了样本之间的差异性和相关性。正则化是最小化策略...

基于虚拟样本生成的数据增强方法研究在机器学习领域中，数据增强是一种常见的方法，它可以通过变换原始数据集来增加数据样本的数量和多样性。随着深度学习的发展，数据增强在训练过程中越来越受到重视。而基于虚拟样本生成的数据增强方法因其高效和可靠性日益成为热门研究方向。一、数据增强的意义在深度学习中，数据往往是训练算法性能的关键因素。由于数据量和数据质量的限制，很难获得充足的数据来训练深度神经网络。这时，数据...

变分自编码器损失函数 -回复什么是变分自编码器损失函数？变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种生成模型，其中变分自编码器损失函数是用于训练VAE的一种关键性方法。在理解变分自编码器损失函数之前，我们需要先了解一些背景知识。自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习算法，它用于将输入数据压缩为低维特征空间，并通过重构目标来学习数据的隐藏表示。自编码器...

正则化是结构风险最小化策略的实现vae重建误差全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：    VAE（Variational Autoencoder）是一种生成模型，常用于学习数据的分布并从中生成新的样本。在VAE中，神经网络被用来编码输入数据，然后通过解码器生成输出数据。为了训练VAE，我们需要定义一个损失函数，通常是通过最小化重建误差来实现。    重建误...

深度学习对抗样本的防御方法综述7篇第1篇示例：    深度学习对抗样本是指在深度学习模型中添加微小的扰动，使模型产生错误预测的例子。对抗样本的出现对深度学习模型的鲁棒性提出了挑战，因此研究者们提出了各种防御方法来保护深度学习模型免受对抗样本的攻击。本文将对深度学习对抗样本的防御方法进行综述。    对抗训练是最常见的一种防御对抗样本的方法。对抗训练的基本思想...

机器学习智慧树知到课后章节答案2023年下同济大学第一章测试1.回归和分类都是有监督学习问题。（ ） A:对 B:错 答案:对2.输出变量为有限个离散变量的预测问题是回归问题；输出变量为连续变量的预测问题是分类问题。（ ） A:错 B:对 答案:错正则化是结构风险最小化策略的实现3.关于“回归（Regression）”和“相关（Correlation）”，下列说法正确的是？注意：x 是自变量，y...

2019年数据分析师考试题姓名：__________一、单选题（10题*2分=20分）1、正态分布有两个参数与，（），分布越集中，正态曲线的形状越“扁平”。A、越大B、越小C、越大D、正则化是结构风险最小化策略的实现越小2、在基本K-均值算法里，当邻近度函数选择（）时候，合适的质心是簇中各点的中位数。A、欧氏距离B、曼哈顿距离C、余弦距离D、Bregman散度3、一般情况下，以下哪些指标不用于分类...

一种基于深度强化学习的调度优化方法邓志龙;张琦玮;曹皓;谷志阳【摘 要】深度强化学习在于将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,可以直接根据输入进行控制,是一种更接近人类思维方式的人工智能方法.旨在二者结合基础上,研究了一种基于深度强化学习的资源调度算法的设计框架.该框架首先利用从网络节点获取的大量先验数据,训练深度学习网络;然后利用强化学习来分配网络资源;接着通过大量的自我对弈,实现基于...

大数据理论考试(试卷编号151)1.[单选题]SVM在下列哪种情况下表现糟糕：（）。A)线性可分数据B)清洗过的数据C)含噪声数据与重叠数据答案:C解析:SVM含噪声数据与重叠数据点下表现糟糕。2.[单选题]表达式 int('101',2) 的值为（）。A)5B)6C)"10"D)3答案:A解析：二进制101等于53.[单选题]假如使用逻辑回归对样本进行分类，得到训练样本的准确率和测试样本的准确率...

机器学习面试题目精修订机器学习面试题目GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-1、有监督学习和无监督学习的区别有监督学习：对具有标记的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行分类预测。（LR,SVM,BP,RF,GBDT）无监督学习：对未标记的样本进行训练学习，比发现这些样本中的结构知识。(KMeans,DL)2、正...

1 人工神经网络概述人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANNs)作为机器学习领域非常经典和实用的学习算法,在很多应用领域已经得到了广泛应用. 1943年, W.S. McCulloch和W. Pitts开创性的提出了一种服从兴奋和抑制变化的M-P模型.1969年, M. Minsky等人在充分考虑已有的神经网络系统的优劣点之后,在撰写的《Perceptron》中...

大数据理论考试(试卷编号152)说明：答案和解析在试卷最后1.[单选题]SVM在下列哪种情况下表现糟糕：（）。A)线性可分数据B)清洗过的数据C)含噪声数据与重叠数据2.[单选题]表达式 int('101',2) 的值为（）。A)5B)6C)"10"D)33.[单选题]假如使用逻辑回归对样本进行分类，得到训练样本的准确率和测试样本的准确率。现在，在数据中增加一个新的特征，其它特征保持不变。然后重新...

期望风险、经验风险与结构风险的区别在机器学习中，通常会遇到期望风险、经验风险和结构风险这三个概念，⼀直不知道这三个概念之间的具体区别和联系，今天来梳理⼀下，要区分这三个概念，⾸先要引⼊⼀个损失函数的概念。损失函数是期望风险、经验风险和结构风险的基础。1、损失函数损失函数是针对单个具体的样本⽽⾔的。表⽰的是模型预测的值与样本真实值之间的差距。⽐如对于某个样本<Xi,Yi>，其真实的值为Y...

数据挖掘复习概论✔机器学习机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近 论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些 让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规 律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计 学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设 计方面，机...

人工智能自然语言技术练习(习题卷32)第1部分：单项选择题，共43题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]人工智能起源于哪个年代？A)20世纪50年代B)20世纪60年代C)20世纪70年代D)20世纪80年代答案:A解析:2.[单选题]使用马尔科夫链的算法有：A)HMMB)SVMC)CRFD)MEMM答案:A解析:3.[单选题]tf.reshape()的用途是？A)相乘B)相...

⽀持向量机（SVM）原理详解SVM简介  ⽀持向量机（support vector machines, SVM）是⼀种⼆分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最⼤的线性分类器，间隔最⼤使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的⾮线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最⼤化，可形式化为⼀个求解凸⼆次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最⼩化问题。SVM的的学习算...