监督学习中的深度学习模型训练方法深度学习是一种机器学习方法，它模仿人脑的神经网络，在处理大规模数据时表现出。在监督学习中，深度学习模型通过训练数据来学习和预测。如何有效地训练深度学习模型成为了一个热门的研究方向。本文将讨论监督学习中的深度学习模型训练方法。数据准备在开始训练深度学习模型之前，首先需要准备训练数据。数据的质量和数量对模型的性能有着至关重要的影响。因此，在数据准备阶段，需要对数据进行...

改进的强相关数据的变量选择方法徐若南;唐烁;王旭辉【摘 要】针对高维强相关数据的变量选择问题,本文提出了改进的变量选择方法.该方法先利用自适应弹性网方法(Aenet)在原始的强相关数据上建立模型,选出对响应变量起重要作用的组变量和独立变量;再通过偏最小二乘方法(PLS)对选出的变量作模型估计;最后,将两种方法得到的估计系数做线性组合,并以此系数来建立回归模型.新模型具有精度高、解释性好的优点,数...

人工智能技术的迁移学习与领域自适应技巧随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence）技术在各个领域得到了广泛的应用。人工智能技术的核心是利用计算机模拟人脑的智能，实现自主学习和决策的能力。然而，在现实生活中，我们面临着需要将人工智能技术应用到新的领域或解决新问题的挑战。在这种情况下，迁移学习（Transfer Learning）和领域自适应（Domain Adapt...

meta opt使用正则化参数的自适应估计    MetaOpt是一种基于元学习的优化框架，可以自动化地配置机器学习模型的超参数。它不仅可以提高模型的预测性能，同时也可以减少手动调整超参数所需的时间和精力。    在传统的机器学习中，调整超参数是一项重要的任务。超参数是控制模型行为的参数，包括学习率、正则化强度和网络结构等。调整和优化这些超参数对于获得较好的...

(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 105796121 A(43)申请公布日 2016.07.27(21)申请号 CN201610118084.8(22)申请日 2016.03.02(71)申请人 中国人民解放军第四军医大学    地址 710032 陕西省西安市长乐西路169号(72)发明人 戎军艳 卢虹冰 高鹏 廖琪梅 刘文磊...

专利名称：一种基于DSP虚拟传感的耳机主动降噪自适应系统专利类型：发明专利发明人：易宏博，周磊申请号：CN201911407544.9申请日：20191231公开号：CN111031442A公开日：20200417正则化参数的自适应估计专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明公开了一种基于DSP虚拟传感的耳机主动降噪自适应系统。所述系统主要由控制模块及电声模块组成。其中控制模块包括电源、内设DSP...

线性自适应滤波算法综述线性自适应滤波算法的应用非常广泛。在通信领域，它可以用于信号去噪、信号增强和信号分离等方面。在图像处理领域，它可以用于去除图像中的噪声，并提高图像的质量。在语音处理领域，它可以用于去除语音信号中的杂音，从而提高语音的识别率。在线性自适应滤波算法中，最常用的方法是最小均方差（Least Mean Square, LMS）算法。LMS算法基于梯度下降的原理，通过不断地调整滤波器的...

岩土工程中的自适应正则化反演技术岩土工程是将地质工程和土力学相结合，探究岩石和土壤的物理力学特性，为各种工程建设提供技术支持的交叉学科。而对于岩土工程的建设，地质勘探和测量技术是不可或缺的一部分。在测量和勘探过程中，人们经常会遇到问题，例如：岩土物质的性质和深度不确定、地下水的位置和流向难以捕捉、探测数据噪声过多等等。为了更加精确和可靠地解决这些问题，人们开始尝试应用自适应正则化反演技术。自适应正...

一种改进的正则化自适应匹配追踪算法王芳星;刘顺兰【摘 要】针对压缩感知中未知稀疏度信号的重构问题，提出了一种改进的正则化自适应匹配追踪算法。它通过自适应变步长迭代对信号稀疏度进行估计，并将其作为初始支撑集长度，然后在分阶段迭代中正则化筛选原子，最终实现信号的精确重构。仿真结果表明，该算法重构信号的性能和效率均优于子空间追踪算法、正交匹配追踪算法和稀疏度自适应匹配追踪算法。%This paper p...

随着机器学习在各个领域的应用越发广泛，对于模型的优化和调参变得愈发重要。而正则化参数作为模型调参中的关键指标，对于模型的表现有着重要影响。在机器学习中，MSE（均方误差）是一种常用的评价指标，用来衡量模型的拟合程度。而MSE随着正则化参数的变化呈现出来的曲线，能够帮助我们更好地理解模型的性能表现。1. 正则化参数的作用  正则化是一种常用的模型优化手段，它通过在模型的损失函数中加入一项...