第４５卷　第４期２０２３年７月物探化探计算技术ＣＯＭＰＵＴＩＮＧＴＥＣＨＮＩＱＵＥＳＦＯＲＧＥＯＰＨＹＳＩＣＡＬＡＮＤＧＥＯＣＨＥＭＩＣＡＬＥＸＰＬＯＲＡＴＩＯＮＶｏｌ．４５　Ｎｏ．４Ｊｕｌ．２０２３收稿日期：２０２２ ０４ ０２基金项目：中国电建集团贵阳勘测设计有限公司重大专项（ＹＪＺＤ２０２０－０２）第一作者：杜兴忠（１９７３－），男，高级工程师，主要从事地球物理勘探及地震监测相关技术研究工作...

通信网络技术DOI：10.19399/jki.tpt.2023.16.056多源数据约束性融合的传感器网络安全预测模型张金龙，孙国同（中电科普天科技股份有限公司，广东广州510310）摘要：针对单一传感器数据存在信息不全面而无法真实反映网络安全态势的问题，提出一种多源数据约束性融合的传感器网络安全预测方法。首先，该方法采用卷积自编码网络对不同模态的异构数据进行统一维度的特征表示，能够解决传感...

变分自编码的误差函数变分自编码（Variational Autoencoder，VAE）是一种生成模型，用于学习输入数据的分布，并且可以用于生成新的、与输入数据类似的样本。VAE的核心思想是使用编码器将输入数据映射到潜在空间中的分布，并使用解码器从潜在空间重构输入数据。VAE在训练过程中最小化重构误差，并通过约束潜在空间分布的正则化项确保编码器产生合理的表示。VAE的误差函数由两个部分组成：重构误...

l0和l1范数 -回复什么是l0和l1范数以及它们在机器学习和统计学中的应用。第一部分：l0和l1范数的概念和定义（300-500字）在机器学习和统计学中，l0和l1范数是经常用到的两个概念，它们用于衡量向量的稀疏性，并在特征选择、压缩感知和稀疏表示等领域中发挥着重要作用。本文将对l0和l1范数的概念和定义进行介绍。首先，我们来看l0范数。给定一个向量x=(x₁,x₂,...,xn)，其中每个xi...

vae损失函数推导正则化的约束条件1. 什么是VAEVAE（Variational Autoencoder）是一种生成模型，通过无监督学习从数据中学习出隐藏的潜在变量空间。VAE由两部分组成：编码器（encoder）和解码器（decoder）。编码器将输入数据映射到潜在空间中的潜在变量，解码器则将潜在变量映射回原始数据空间。VAE的核心思想是通过最大化数据的边缘似然来进行训练，其中边缘似然是通过计...

一类矩阵方程系统最小frobenius范数问题的对称解一类矩阵方程系统最小Frobenius范数问题是指在一类矩阵方程系统中，对于给定的矩阵方程系统，寻使得其解的Frobenius范数最小的解。Frobenius范数是一种常用的矩阵范数，它表示矩阵元素的平方和的开方。假定A是一个m×n维矩阵，则其Frobenius范数定义为：正则化的约束条件||A||_F=√Σ_(i,j) (a_ij)^2 其...

kpm算法 和 正则"kpm算法" 和 "正则" 分别指代 Knuth-Morris-Pratt 算法和正则表达式。KMP算法：    * 定义： Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法是一种字符串匹配算法，用于在一个文本串中查一个模式串的出现位置。    * 特点： KMP算法通过预处理模式串，构建一个部分匹配表（Partial Match...

第４０卷第１０期２０１５年１０月武汉大学学报·信息科学版Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ｏｆ　Ｗｕｈａｎ　ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＶｏｌ．４０Ｎｏ．１０Ｏｃｔ．２０１５收稿日期：２０１３－１２－１０项目来源：国家自然科学基金资助项目（４１２７４０１０）。第一作者：谢建，博士生，主要从事测量平差与测量数据处理研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｉｅｊｉａｎ＠ｃｓｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯ...

正则表达式 条件语句正则化的约束条件正则表达式中没有条件语句的概念。但是我们可以使用正则表达式的一些特性来实现条件语句的效果。例如，我们可以使用|符号（表示或者）来实现条件语句的效果。比如，我们想匹配"hello"或"world"这两个单词中的一个，可以使用下面的正则表达式：```hello|world```这个正则表达式中的|符号就可以表示条件语句的效果，即如果匹配到了"hello"那么就匹配成...

keras中添加正则化keras中添加正则化⼀、总结⼀句话总结：> model.add(Dense(64, input_dim=64,kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01))1、keras正则化⼏个关键字？> kernel_regularizer：施加在权重上的正则项，为ularizer.Regularizer对象> b...