第36卷第3期山东建筑大学学报Vol.36No.3 2021年6月JOURNAL OF SHANDONG JIANZHU UNIVERSITY Jun.2021DOI：10.12077/sdjz.2021.03.002基于超收敛点配点法求解圆周上超奇异积分方程李金*，桑瑜，张晓蕾，苏晓宁，屈金铮(华北理工大学理学院，河北唐山063210)摘要：超奇异积分方程的求解可用于解决科学工程中的许多问题，如...

如何优化深度学习模型的迭代次数深度学习模型的迭代次数是指训练过程中模型参数更新的次数。正确地选择迭代次数可以进一步提高深度学习模型的性能和准确率。在本文中，我们将讨论如何优化深度学习模型的迭代次数，以便取得更好的结果。首先，了解模型的收敛行为是优化迭代次数的关键。深度学习模型通常会通过计算损失函数来衡量模型预测结果和真实标签之间的差异。在训练过程中，模型通过反向传播算法来调整参数，使损失函数最小化...

dpm收敛曲线DPM（Deformable Part Models）是一种常用于目标检测的深度学习模型。在目标检测任务中，DPM模型通过学习从图像中提取与目标相关的特征，然后使用这些特征进行分类和定位。DPM的收敛曲线通常指的是模型在训练过程中损失函数的变化曲线。在训练初期，模型的损失函数值会快速下降，这是因为模型正在学习从图像中提取有用的特征。随着训练的进行，损失函数值的下降速度会逐渐减缓，这是...

堆叠自动编码器的损失函数选取自动编码器是一种无监督学习算法，它可以通过学习输入数据的表示来发现数据的内在结构。而堆叠自动编码器则是通过堆叠多个自动编码器来构建深层神经网络。在训练堆叠自动编码器时，选择合适的损失函数对于模型的性能至关重要。本文将探讨堆叠自动编码器的损失函数选取。一、重构损失函数在训练自动编码器时，重构损失函数是最常用的损失函数之一。重构损失函数的目标是最小化输入数据与自编码器重构的...

第23卷第1期重庆科技学院学报(自然科学版)2021年2月基于ABC、XGBoost与迁移学习的入侵检测方法黄清兰游贵荣(福建商学院信息技术中心，福州350012)摘要：传统的入侵检测机器学习算法，面对有差异的新旧数据尤其是未知的攻击行为，会出现检测准确率较低、漏检率较高的问题。为此，提出了一种将人工蜂(ABC)算法、XGBoost模型与迁移学习相结合的ABC-XGBTri算法。首先通过使用少量...

生成式对抗网络（GAN）是一种由两个神经网络组成的系统，一个被称为生成器，另一个被称为判别器。生成器的任务是生成与真实数据相似的假数据，而判别器的任务是区分真实数据和生成器生成的假数据。两个网络通过对抗训练来不断提高性能，最终生成器可以生成非常逼真的假数据。生成式对抗网络在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很多成功应用，而生成器和判别器的损失函数设计和优化技巧对 GAN 的性能至关重要。损失函数...

在机器学习和深度学习中，反向传播算法是一种用于训练神经网络的重要方法。在反向传播算法中，选择合适的损失函数对于模型的性能和训练效果至关重要。不同的问题和任务需要选择不同的损失函数，本文将探讨在反向传播算法中如何选择合适的损失函数。一、损失函数的作用损失函数在反向传播算法中扮演了至关重要的角。在训练神经网络时，我们的目标是通过调整模型的参数使得模型的预测结果尽可能地接近真实的标签。而损失函数就是衡...

神经网络算法的使用中常见问题神经网络算法作为一种模仿人类大脑工作方式的人工智能技术，在各个领域的应用越来越广泛。然而，在使用神经网络算法的过程中，我们也会遇到一些常见的问题。本文将介绍神经网络算法使用中的常见问题，并提供相应的解决方法。问题一：过拟合过拟合是神经网络算法中常见的问题之一。当训练的模型过于复杂，以至于在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳时就出现了过拟合。过拟合的主要原因是模型学习...

梯度损失函数    梯度损失函数是指在机器学习中用于优化模型的一种损失函数，它通过计算模型预测值与实际值之间的误差来确定模型的训练效果。在梯度损失函数中，使用梯度下降算法来更新模型参数，从而最小化损失函数，提高模型预测的精度。正则化损失函数    通常情况下，梯度损失函数由两部分组成：第一部分是损失函数本身，它用于度量模型预测结果与实际结果之间的误差；第二部...

lasso回归简单例题    Lasso回归是一种用于特征选择和稀疏性的线性回归方法。它通过在损失函数中添加L1正则化项来约束模型的复杂度，并倾向于将某些特征的系数压缩为零，从而实现特征选择。下面是一个简单的Lasso回归的例题：假设我们有一个包含5个特征的数据集，标记为y，特征为x1, x2, x3, x4, x5。我们的目标是使用Lasso回归来建立一个预测模型。首先，我们...