科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald4信息化工业DOI：10.16660/jki.1674-098X.2020.10.004基于改进Tiny-YOLOv3的人数统计方法①成玉荣  胡海洋(江苏理工学院  江苏常州  213001)摘  要：卷积神经网络已经成为了计算机视觉处理最为广泛的技术方法...

稀疏向量和稠密向量    稀疏向量是指大部分元素的取值为0，只有少数非零的元素。例如，某个文本的词袋表示就是一个稀疏向量，其中每个元素表示一个单词的出现次数或者TF-IDF值。    稠密向量则是指大部分元素的取值都非零，通常是一个N维的实数向量。例如，某个图像的像素值就可以表示为一个稠密向量。正则化可以产生稀疏权值    稀疏和稠密向量...

强化学习算法中的稀疏表示学习方法详解强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，其目标是使智能体（agent）通过与环境的交互，学习到如何在未知环境中做出最优的决策。在强化学习中，智能体通过观察环境的状态和采取行动来获取奖励，从而不断优化自己的策略。稀疏表示学习（Sparse Representation Learning）则是一种用于特征提取和数据降维的方...

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...

(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 108492264 A(43)申请公布日 2018.09.04(21)申请号 CN201810195727.8(22)申请日 2018.03.09(71)申请人 中国人民解放军国防科技大学    地址 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号(72)发明人 林再平 王龙光 安玮 盛卫东 李...

• 100•风电功率的预测对风力发电系统具有重要意义，然而，风力发电的输出功率具有较大的波动性和间歇性，这对制定发电计划、调度运行带来了巨大的挑战。本文介绍了一种基于SVM 算法对风电功率进行预测的方法，将风电功率的历史数据作为因变量，将其对应的影响风电功率的主要因素数据作为自变量，使用SVM 回归方法建立预测模型，出最佳的模型参数，将需要预测的数据自变量输入到模型中，有效并准确地预测出风电功率...

正则化可以产生稀疏权值使用人工智能开发技术构建图像风格转换模型随着人工智能技术的迅速发展，图像风格转换成为了一门热门的研究领域。通过将一幅图像的风格转换为另一幅图像的风格，我们可以创建出具有独特艺术风格的图像，这给艺术家和设计师提供了新的创作方向。本文将介绍使用人工智能开发技术构建图像风格转换模型的过程。1. 数据收集与预处理在构建图像风格转换模型之前，我们首先需要收集训练数据。这些数据应包括具有...

规则稀疏化技术正则化可以产生稀疏权值规则稀疏化技术是一种用于降低模型复杂度并提高模型泛化能力的技术。在机器学习和深度学习中，模型的复杂度过高可能导致过拟合，使得模型在训练数据上的表现很好，但在测试数据上的表现较差。为了解决这个问题，可以使用规则稀疏化技术来限制模型的复杂性。规则稀疏化技术通过引入稀疏性正则项来惩罚模型的复杂度。稀疏性正则项是一个惩罚项，它对模型中的非零参数施加惩罚，使得模型中的大部...

人工智能机器学习技术练习(习题卷29)第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]聚类属于()A)监督学习B)无监督学习C)强化学习答案:B解析:2.[单选题]对于 随机森林和GradientBoosting Trees, 下面说法正确的是:A)在随机森林的单个树中, 树和树之间是有依赖的, 而GradientBoosting Trees中的单个树之间是...

机器学习第一阶段练习题一、选择题1.以下三阶泰勒展开式错误的一项是（B）A.     B.   C.           D.     分析：2. 以下不属于凸函数一项的是（D）A. y=-log x   B. y=x log x   C. y=||x||p ...