Structural damage detection based on modal shapes and L1 regularization 作者： 麻胜兰[1]；刘昱昊[1]；张铮[1]；吴琛[1]作者机构： [1]福建工程学院土木工程学院，福建福州350118出版物刊名： 福建工程学院学报页码： 40-45页l1正则化的作用年卷期： 2020年 第1期主题词： 损伤检测；有限元方法；模态分析...

文章编号：1007 − 6735(2020)05 − 0460 − 07DOI: 10.13255/jki.jusst.20191125001一种改进的乘子交替方向法在ℓ1-正则化分裂可行问题中的应用党亚峥，    唐崇伟（上海理工大学 管理学院，上海 200093）摘要：提出了一种改进的乘子交替方向法（ADMM ）算法，基于松弛技术和预测−校正框架，将松弛算子引入子问题...

最小绝对收缩与选择算子lasso选择波长 matlab程序 -回复什么是最小绝对收缩与选择算子(LASSO)？l1正则化的作用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)是一种用于特征选择和稀疏模型估计的回归方法。LASSO通过对目标函数添加L1正则化项，使得模型参数在一定程度上可压缩和选择。LASSO在统计学中得到广泛应用，特别是在波长选择问题中。波长选择问题是指从原始数据中选择出最相关的特征（或波长）...

利用AI技术进行文本挖掘的步骤和技巧一、背景介绍文本挖掘是利用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术从大量文本数据中发现有价值的信息和知识的过程。随着互联网的迅猛发展，海量的文本数据被广泛产生和使用，而如何高效地从这些数据中提取有用的信息，成为了亟待解决的问题。二、文本挖掘的步骤1. 数据预处理在进行文本挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。这包括去除标点符号、...

正则表达式之1的作⽤今天在看正则表达式的时候，出现出现了\1的语句，觉得不解，上⽹查了查，在这⾥写下记录。\num表⽰重复第num个括号⾥的内容匹配。栗⼦：(\w)(\d)\1第⼀个⼩括号就是(\w)，因此(\w)就会重复⼀次，所以这个正则就相当于：(\w)(\w)(\d)接下来笔者，使⽤C#出⼀个字符串中出现次数最多的字符，并且统计出现次数：string dest = "abcdadfabcs...

模型蒸馏的使用中的模型选择和超参数调优1. 引言在机器学习领域，模型蒸馏（model distillation）是一种通过将复杂模型的知识转移到简化模型中来提高模型性能的技术。在实际应用中，模型选择和超参数调优对于模型蒸馏的成功应用至关重要。本文将探讨在模型蒸馏过程中的模型选择和超参数调优的相关问题。2. 模型选择在进行模型蒸馏时，选择合适的教师模型和学生模型是至关重要的。通常情况下，教师模型是一...

(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 104217430 A(43)申请公布日 2014.12.17(21)申请号 CN201410425506.7(22)申请日 2014.08.26(71)申请人 浙江大学    地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号(72)发明人 任健强 龚小谨 (74)专利代理机构 杭州求是专...

梯度下降约束条件    梯度下降是一种常用的机器学习算法，用于优化模型参数。然而，在实际应用中，有时需要对参数设置一些约束条件，以确保模型的稳定性和合理性。    常见的约束条件包括正则化、范数限制和投影等。正则化是通过在损失函数中添加惩罚项来限制参数的大小，以避免过拟合。常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。范数限制是通过限制参数的范数来控制参数的大小...

lp范数作为损失函数-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在引言部分，我们将首先介绍lp范数的概念及其在损失函数中的应用。lp范数是一种常用的向量范数，通常用来衡量向量的大小。在机器学习和深度学习领域，lp范数被广泛应用于构建损失函数，用来度量模型的性能和优化模型参数。本文将探讨lp范数的定义及特点，分析lp范数作为损失函数的优势，以及在机器学习和深度学习中的具体应用。通过本文的介绍，读者将更深入...

深度学习网络网络准确率提升策略与技巧总结深度学习网络在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了令人瞩目的成果。然而，即使在最先进的深度学习模型中，准确率的提升仍然是一个重要的研究课题。本文将总结一些提升深度学习网络准确率的策略与技巧。1. 数据预处理数据预处理是提高深度学习网络准确率的关键一步。在预处理阶段，可以采用以下几种策略：  - 数据增强：通过对训练数据进行随机缩放、旋转...