人工智能核心算法模拟题+答案1、以才哪种组合在CNN不常见A、conv+reluB、conv+relu+poolC、conv+relu+pool+fcD、conv+k-means答案：D2、网络训练时，常会遇到很多问题，对于梯度消失问题，我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题?A、Relu 函数B、Sigmoid 函数C、tanh 函数D、Softsign 函数答案：A3、在卷积神经网络中，要...

ctf中rsa解题过程    RSA（Rivest-Shamir-Adleman）是一种非对称加密算法，常常在CTF（Capture The Flag）比赛中出现，以下是RSA解题的一般过程：    1. 寻公钥和密文，在RSA解题中，通常会给出公钥和密文。公钥由两个参数组成，模数（n）和公钥指数（e）。密文是加密后的数据。正则化可理解为一种罚函数法&nb...

一、 判断题（题数：15，共 15.0 分）1.定量属性可以是整数值或者是连续值。（  ）正确答案： √ 2.分类模型的误差大致分为两种：训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。（  ）正确答案： √ 3.在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题...

人工智能应用技术题库（附答案）1、下面有关序列模式挖掘算法的描述，错误的是？A、priorill算法和 GSP算法都属于 priori类算法，都要产生大量的候选序列B、FreeSpan算法和 PrefixSpan算法不生成大量的候选序列以及不需要反复扫描原数据库C、在时空的执行效率上，FreeSpan比 PrefixSpan更优D、和 AprioriAll相比，GSP的执行效率比较高答案：C2、激...

罚函数法求解问题正则化可理解为一种罚函数法罚函数法是一种最优化方法，用于解决约束优化问题。该方法将约束条件融入目标函数，通过引入惩罚项对违反约束条件的解进行惩罚，从而将约束优化问题转化为无约束优化问题。具体而言，罚函数法将原始的约束优化问题转化为带有惩罚项的目标函数：$$\min_x f(x) + P(h(x))$$其中，$f(x)$是原始的目标函数，$h(x)$是约束函数，$P(h(x))$是惩...

惩罚函数法概述_内点法惩罚函数法是一种常用的非线性规划问题求解方法，常用于求解约束条件较多或非线性的优化问题。该方法通过将约束条件引入到目标函数中，将原问题转化为无约束的优化问题，并通过引入惩罚函数来惩罚不满足约束条件的解，从而求得原问题的最优解。惩罚函数法的基本思想是将约束条件引入到目标函数中，将原问题的约束条件转化为目标函数的惩罚项。具体来说，对于每个约束条件gi(x)≤0，引入一个惩罚函数P...

正则化可理解为一种罚函数法深度学习技术中的正则化方法正则化是深度学习中的一个重要概念，它用于控制模型的复杂度，防止模型过拟合。当模型过拟合时，意味着它在训练集上达到了很好的性能，但在测试集上表现较差，无法泛化到未见过的数据。为了解决过拟合问题，正则化方法被引入到深度学习中。在深度学习中，有多种正则化方法可供选择。本文将介绍三种常见的正则化方法：L1正则化、L2正则化和dropout。1. L1正则...

罚函数法本章介绍一类求解约束优化问题的方法----惩罚函数法。这类方法是求解无约束优化问题的最早的一类方法，也是一类比较有效的方法。罚函数法的基本思想就是，借助罚函数把约束问题转化为无约束问题，进而用无约束最优根据我们利用的罚函数的类型，分为外点罚函数法的算法思想0,  i=1, 2, …, m=  0,  j=1, 2, …, ln上的连续函数。由于上述问题存在约束...

二次罚函数法例题讲解摘要：1.二次罚函数的概念介绍2.二次罚函数法的应用场景3.二次罚函数法的求解方法4.例题解析5.总结与展望正文：一、二次罚函数的概念介绍二次罚函数（Quadratic Penalized Function）是一种在优化问题中广泛应用的数学模型。它是在目标函数的基础上，通过添加一个二次罚项来形成的。二次罚函数旨在解决带约束的优化问题，通过引入罚函数，将约束问题转化为无约束问题，...

正则化是解决过拟合问题的一种常用方法。在机器学习和统计学中，过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳的现象。为了解决这一问题，我们可以采用正则化方法来调整模型的复杂度，以提高其在测试集上的泛化能力。在本文中，我们将介绍不适定问题的正则化方法，并使用MATLAB来实现这些方法。1. 不适定问题与正则化不适定问题是指由于数据噪声或其他原因导致的求解过程中存在无穷多个解的问题。在机器学习和...