共轭梯度法求解压缩感知模型 概述及解释说明1. 引言    1.1 概述      压缩感知是一种新颖的信号处理理论，主要用于从极少量的测量中重建或恢复信号。它通过对信号进行稀疏表达，利用压缩感知模型进行重建，能够有效降低数据采集和传输成本，并保持较高的重建准确度。在压缩感知模型中，共轭梯度法被广泛应用于解决优化问题。   ...

引用格式：邵铁锋, 黄程卓, 孙卫红, 等. 基于LSSA-LSSVM 的蚕茧解舒质量预测模型[J]. 中国测试，2023, 49(7): 48-53. SHAO Tiefeng, HUANG Chengzhuo, SUN Weihong, et al. Prediction model of cocoon reeling quality based on LSSA-LSSVM[J]. China...

第39卷第1期2016年2月测绘科学与工程Geomatico Science and EneieeerineVol.39,No.1Feb.,2019国际地球参考框架ITRF2214评析明锋82，曾安敏8，正则化是最小化策略的实现1.西安测绘研究所，陕西西安，710054；2.地理信息工程国家重点实验室，陕西西安，710054摘要：国际地球自转服务组织IERS于2016年1月22日发布了最新的国际地...

fasternet 训分类模型Fasternet 训练分类模型Fasternet 是一种用于训练分类模型的方法，它的目标是实现高效、准确的分类任务。在本文中，我们将一步一步回答关于 Fasternet 训练分类模型的问题。第一步：了解 Fasternet 方法Fasternet 是一个基于深度学习的分类模型训练方法。它采用了许多先进的技术和算法，以提高模型的训练速度和准确性。Fasternet 基...

梯度下降法和牛顿法 鞍点 概述及解释说明1. 引言  1.1 概述      在机器学习和优化领域中，梯度下降法和牛顿法是两种常用的优化算法。它们被广泛运用于解决函数的最小化或最大化问题。梯度下降法通过迭代地沿着负梯度方向更新参数来逼近目标函数的最小值，而牛顿法利用函数的二阶导数信息进行参数更新，能够更快地收敛到极值点。    &nbs...

回归分析是一种用来探讨变量之间关系的统计方法，通过建立数学模型来预测一个变量对另一个变量的影响。在进行回归分析时，变量的选择是非常重要的，选择合适的变量可以提高模型的精确度和可靠性。本文将探讨在回归分析中的变量选择策略，包括常见的变量选择方法和它们的优缺点。### 变量选择的重要性在进行回归分析时，如果选择了不恰当的变量，可能会导致模型过度拟合或者欠拟合的问题，从而影响模型的预测能力。因此，对于变...

模式识别大作业共同空间模式及其几种改进方法的研究1 综述脑-机接口（brain -computer  interface，BCI）系统通过记录大脑活动提供一种不依赖肌肉的大脑直接控制外部设备的方法，这为那些具有严重神经肌肉损伤（如肌肉萎缩性侧索硬化、脑瘫、脑干中风等）患者提供了与外界交流、控制外界设备的新方式。在各种监控大脑活动的方法中，脑电图（electroencephalogram,...

人工智能自然语言技术练习(习题卷13)第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]关于梯度下降是一个什么样的算法，什么样的思想，下列说法正确的是A)迭代优化B)一次求解C)求解函数最大值D)迭代求代价函数最小值答案:A解析:2.[单选题]下列 Python 中的预定义字符描述正确的是( )。A)\w：与\W 反义，非数字、非字母和非字B)\s：空白字符C...

在人工智能领域，模型压缩是一项重要的技术。随着深度学习模型变得越来越复杂，模型参数的数量也在不断增加，导致模型在实际应用中的计算和存储成本也随之增加。因此，模型压缩成为了解决这一问题的重要手段。模型压缩的关键技巧包括剪枝、量化和蒸馏等，本文将分别对这些技巧进行详细论述。剪枝是一种常用的模型压缩技巧。在剪枝过程中，通过保留对模型准确性影响最小的参数，将模型参数数量减少。具体操作包括确定剪枝的阈值和剪...

单幅图像的CNN超分辨率重建方法研究摘要：超分辨率技术是图像处理中的一个热门技术，其目的是提高图像的分辨率以获得更高的清晰度和更多的细节信息。虽然传统的插值方法可以实现图像的分辨率增强，但在保持细节信息方面表现不佳。近年来，基于深度学习的超分辨率技术获得了广泛关注，特别是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的超分辨率重建方法。本文针对单幅图像的超分辨...