正则表达式与神经网络的深度融合本文介绍了上海科技大学屠可伟研究组与乐言科技的一项合作研究，提出了将正则表达式规则与神经网络深度融合的新思路。该论文已被 EMNLP 2020 接收为长文。论文标题：Cold-Start and Interpretability: Turning Regular Expressions into Trainable Recurrent Neural Networks论...

优化神经网络训练过程中的学习率神经网络中正则化是为了干什么神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它通过学习和训练来实现各种任务。在神经网络的训练过程中，学习率是一个非常重要的超参数，它决定了网络参数在每次迭代中的更新速度。优化神经网络训练过程中的学习率是提高网络性能的关键之一。学习率的选择对神经网络的训练效果有着直接的影响。如果学习率过大，网络参数的更新可能会过于剧烈，导致训练过程不稳定甚至发...

神经网络的超参数调优方法与实践神经网络作为一种强大的机器学习模型，在众多领域中取得了显著的成果。然而，为了使神经网络发挥出最佳性能，合理的超参数选择至关重要。本文将探讨神经网络的超参数调优方法与实践，帮助读者更好地理解和应用这一关键技术。一、超参数的重要性超参数是指在训练神经网络时需要手动设置的参数，如学习率、批大小、正则化参数等。这些参数的选择直接影响着神经网络的性能和收敛速度。因此，合理地选择...

神经网络中的层级结构设计原则与实践指南神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，具有强大的学习和推理能力。随着深度学习的兴起，神经网络的层级结构设计成为了研究的热点之一。本文将探讨神经网络中的层级结构设计原则与实践指南，帮助读者更好地设计和优化神经网络。1. 层级结构的重要性在神经网络中，层级结构是指将神经元按照一定的规则分为不同的层次，每一层的神经元与上一层的神经元相连。层级结构的设计直接影响神...

梯度消失梯度爆炸解决方法梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，特别是在使用循环神经网络（RNN）和深度卷积神经网络（CNN）等深层结构时。这两个问题会导致模型无法收敛或训练非常缓慢，影响模型的性能和效果。本文将一步一步回答关于解决梯度消失和梯度爆炸的方法。第一步：梯度消失的问题梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐渐变小，最终趋近于零。这会导致浅层网络的权重更新非常缓慢，导致网络学习能力不足。梯...

(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 106021806 A(43)申请公布日 2016.10.12(21)申请号 CN201610394965.2(22)申请日 正则化和归一化的关系2016.06.06(71)申请人 福州大学    地址 350108 福建省福州市闽侯县上街镇大学城学园路2号福州大学新区(72)发明人 陈志聪 吴...

基于可变时序移位Transformer−LSTM 的集成学习矿压预测方法李泽西（西安科技大学  通信与信息工程学院，陕西  西安　710054）摘要：现有的矿压预测模型多为依赖固定长度时序序列特征的单一预测模型，难以准确捕捉矿压时序数据的复合特征，影响矿压预测的准确度。针对该问题，提出一种基于可变时序移位Transformer−长短时记忆（LSTM ）的集成学习矿压预测方法。基...

人工智能技术在机械电子工程中的应用摘要：随着人工智能技术的不断发展，其在机械电子工程领域的应用越来越广泛。本文通过对人工智能技术在机械电子工程中的应用进行系统的概述，阐述了人工智能技术在设计、制造、运维等方面的重要作用，并针对人工智能技术在机械电子工程中存在的问题提出了采用数据预处理技术、优化算法和模型结构、采用可解释性技术等三方面的措施。关键词：人工智能技术；机械电子工程；设计；制造引言人工智能...

如何使用深度学习算法进行文本分类文本分类是自然语言处理中一项常见的任务，它的目标是根据文本的内容将其归类到不同的类别中。深度学习算法已经在文本分类任务中取得了令人瞩目的成果，并成为当前最先进的方法。本文将介绍如何使用深度学习算法进行文本分类，并提供一些实用的技巧和建议。一、数据预处理在使用深度学习算法之前，数据预处理是十分重要的一步。它包括以下几个方面：1.数据清洗：首先需要对文本数据进行清洗，包...

人脸识别技术的准确性提升策略与经验分享概述：人脸识别技术作为一项重要的生物识别技术，具有广泛的应用前景，包括安全监控、人脸支付以及身份验证等领域。然而，人脸识别技术仍然存在准确性不高的问题，这主要是由于环境光线、姿态变化、表情变化、年龄变化等因素的干扰所致。为了提高人脸识别技术的准确性，我们需要采取一系列有效的策略和经验分享。策略一：数据质量与多样性的关注人脸识别的准确性主要依赖于训练数据集的质量...