cnn论文总结 CNN论文总结一、基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究 正则化过滤器1、CNN整体框架2、三种对LE-NET5改进方法  2.1.1...

基于机器学习的违规文本识别与过滤在当今互联网高速发展的时代，违规文本问题逐渐成为一个亟待解决的难题。随着社交媒体的普及和推广，大量的用户生成内容涌现出来，其中也不乏一些包含违规信息的文本。这些违规文本无疑给人们带来了不良影响，对于保护用户的精神健康以及网络环境的和谐稳定具有重要意义。因此，基于机器学习的违规文本识别与过滤成为了互联网领域一个非常重要的研究方向。违规文本识别与过滤是指通过机器学习算法...

使⽤正则表达式屏蔽关键字的⽅法【问题】关键字屏蔽是社交类软件必做的功能，当然了，⼀般来讲都是产品的中后期来做；不同产品规定不⼀样，跟着产品运营⾛，可以的正则化过滤器【⽅法】我们从技术的⾓度来看到这个问题，实现⼀个功能后者说实现⼀个需求，其⽅法是多种多样的，重点是到适合我们当下产品的；⽐如：我们可以在后端进⾏数据处理之后，传递到前端；也可以在前端进⾏数据处理；这⾥我们要说的就是前端的JS处理⽅法，...

18. 如何通过深度学习提升智能客服的性能？关键信息项：1、 深度学习技术应用策略：＿___________________________2、 数据收集与预处理方案：＿___________________________3、 模型训练与优化方法：＿___________________________正则化标准化4、 性能评估指标与标准：＿___________________________...

机器学习中的模型调优方法机器学习是人工智能领域的重要分支，通过让机器从数据中学习和提取规律，实现自主学习和决策的能力。而模型调优则是机器学习中至关重要的一环，它可以提高机器学习模型的性能和准确度。本文将介绍几种常见的机器学习中的模型调优方法。一、数据预处理在进行模型调优之前，首先需要对数据进行预处理。数据预处理的目的是清洗、规范和转换原始数据，以便更好地应用于机器学习算法。常见的数据预处理方法包括...

grdirectcontext resetcontext -回复如何使用深度学习模型进行图像分类任务？深度学习在计算机视觉领域取得了显著的突破，尤其是在图像分类任务上。本文将详细介绍如何使用深度学习模型进行图像分类，并以具体的步骤回答这个问题。第一步：数据收集和预处理在进行图像分类任务之前，我们需要收集大量的训练数据。这些数据应覆盖我们感兴趣的不同类别，以便模型能够学习它们之间的差异和特征。收集到...

keras accuracy超过0.9结束 -回复正则化标准化Keras 是一个开源的深度学习框架，它以简洁、灵活和高效的设计为亮点，广泛应用于机器学习和深度学习领域。对于使用 Keras 进行模型训练的人来说，一个常见的目标是提高模型的准确度，即模型在测试数据上的预测结果与实际标签的一致性。当我们的模型的准确度超过0.9时，我们可以相对地认为我们的模型已经达到了较高的性能水平并可以停止训练。在本...

机器学习中常见的数据预处理技巧在机器学习领域，数据预处理是非常重要的一环。好的数据预处理可以帮助模型更好地学习特征和提高预测的准确性。而糟糕的数据预处理可能导致模型学习到错误的特征，从而影响最终的预测结果。因此，本文将介绍一些常见的数据预处理技巧，以帮助读者更好地理解和运用这些技巧。1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，它主要是用来处理数据中的缺失值、异常值和重复值。缺失值是指数据中的某些字...

优化机器学习算法收敛速度的技巧总结机器学习算法的快速收敛对于许多应用来说至关重要。它可以帮助我们提高模型的准确性、节省计算资源和时间，以及加速实际应用的部署。然而，在实践中，我们经常遇到算法收敛速度不够快的情况。为了克服这个问题，我们可以采取一系列技巧来优化机器学习算法的收敛速度。本文将总结一些常用的技巧，帮助读者提高机器学习算法的效率和收敛速度。1. 特征缩放特征缩放是指将数据特征进行标准化，使...

机器学习技术如何进行模型调优与参数优化在机器学习中，模型调优和参数优化是非常重要的步骤。通过调整模型的超参数和优化算法的参数，我们可以改善模型的性能并提高预测结果的准确性。本文将详细介绍机器学习技术中的模型调优和参数优化方法。首先，让我们了解什么是模型调优和参数优化。模型调优是指在训练过程中调整机器学习模型的各种超参数，以获得更好的性能和效果。这些超参数可以影响模型的复杂度、容量和鲁棒性，如学习率...

归一化系数    归一化系数（通常简称为归一值或归一化参数）是一种技巧，它可以把任意尺度的数据按照统一的方式映射到0到1之间的取值范围。此外，归一化也是处理不同尺度的特征之间的比较，以及确保机器学习算法可以正确处理这些特征的重要方法。    归一化可以帮助调整数据集中数据的取值，以便更好地比较数据之间的关系。这是因为当数据拥有不同上下文时，可能会存在许多不同...

如何进行深度学习模型的调优深度学习技术正在迅速发展，随着不断增加的数据量和越来越强大的计算机硬件，深度学习在各种领域的应用越来越广泛。在实践中，争取地训练和调优深度神经网络是至关重要的。本文将详细讨论如何进行深度学习模型的调优。一、数据准备深度学习需要大量的数据才能生成精确的模型。在实践中，数据必须经过多种方法的预处理和清理，从而提高模型的表现。例如，数据应该进行归一化和标准化以消除数据中的错误、...

基于Preisach模型的深度学习网络迟滞建模武毅男;方勇纯【摘 要】针对传统压电扫描器迟滞模型泛化能力较弱的问题,提出了一种基于Preisach模型的深度学习网络来建立迟滞模型,提高了模型的学习能力和泛化能力.具体而言,首先利用深度学习在深度特征提取方面的优势,建立包含卷积层、池化层、展开层以及深度特征层的深度学习层来提取输入电压信号的特征信息;其次,利用傅里叶变换层计算得到输入信号的频率,并将...

综述论⽂：对抗攻击的12种攻击⽅法和15种防御⽅法这篇⽂章⾸次展⽰了在对抗攻击领域的综合考察。本⽂是为了⽐机器视觉更⼴泛的社区⽽写的，假设了读者只有基本的深度学习和图像处理知识。不管怎样，这⾥也为感兴趣的读者讨论了有重要贡献的技术细节。机器之⼼重点摘要了第 3 节的攻击⽅法（12 种）和第 6 节的防御⽅法（15 种），详情请参考原⽂。尽管深度学习在很多计算机视觉领域的任务上表现出⾊，Szeged...

第 2 期水　利　水　运　工　程　学　报No. 2 2024 年 4 月HYDRO-SCIENCE    AND    ENGINEERING Apr. 2024 DOI:10.12170/20230418001胡江，苏荟. 水工结构变形预测模型构建与解释[J]. 水利水运工程学报，2024（2）：125-134. （HU Jiang, SU Hui....

第54卷 第9期 2021年9月天津大学学报(自然科学与工程技术版)Journal of Tianjin University (Science and Technology )V ol. 54  No. 9Sep. 2021收稿日期：2020-06-18；修回日期：2020-08-31.  作者简介：史再峰（1977—  ），男，博士，副教授.  通信...

对抗学习中的弱监督学习方法研究引言    弱监督学习是机器学习中的一种重要方法，它允许使用具有不完全标注的数据进行训练。然而，弱监督学习面临着标注数据不完整、噪声干扰等问题。为了解决这些问题，近年来对抗学习在弱监督学习中得到了广泛应用。本文将介绍对抗学习在弱监督学习中的应用方法，并探讨其独特之处及未来发展方向。    一、对抗生成网络（GAN） ...

(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 114186237 A(43)申请公布日 2022.03.15(21)申请号 CN202111245837.9(22)申请日 2021.10.26(71)申请人 北京理工大学    地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号(72)发明人 徐畅 贾钰 祝烈煌 金国燮 张川 (74)专利代理...

文章编号：1673-887X(2023)09-0102-03基于深度学习的食用菌分类研究官飞，许韬（福建林业职业技术学院智能制造系，福建南平353000）摘要在介绍基于传统提取特征的食用菌分类方法基础上，通过利用卷积神经网络对食用菌进行深度分类的过程，阐述了基于深度学习的食用菌分类方法。试验数据证明深度学习方法在食用菌分类任务上取得了较高的准确率，明显优于传统的提取特征图像识别分类方法。关键词食用...

2021年2月第2期Vol. 42 No. 2 2021小型微型计算机系统Journal  of  Chinese  Computer  Systems—种鲁棒性的少样本学习方法代磊超，冯林，杨玉亭，尚兴林，苏 菌(四川师范大学计算机科学学院，成都610101)E-mail : fenglin@ sicnu. edu. cn摘要：少样本学习是目前机器学习研究...

图像识别系统的鲁棒性是评估其能否准确识别各种不同场景下的图像的重要指标。一个鲁棒性强的图像识别系统能够在复杂的环境中稳定工作，不受光照、噪声、遮挡等因素的干扰。本文将通过介绍图像识别系统的鲁棒性评估方法、相关技术和未来发展趋势等方面展开论述。一、数据集构建准确评估图像识别系统的鲁棒性需要一个全面和多样性的数据集。这个数据集应该包含各种不同场景下的图像，涵盖不同光照条件、视角、尺度、遮挡程度等因素。...

随着机器学习和深度学习技术的不断发展，模型蒸馏作为一种重要的模型压缩方法，被广泛应用在各种领域。在实际应用中，模型蒸馏不仅仅是为了减少模型的大小和计算量，更重要的是为了提高模型的鲁棒性和可解释性。本文将从模型鲁棒性和可解释性两个方面来探讨模型蒸馏的使用。首先，模型鲁棒性是指模型对输入数据的稳健性和泛化能力。在实际应用中，模型往往需要面对各种复杂多变的环境和数据，如果模型缺乏鲁棒性，就很容易受到噪声...

对抗学习中的稳健性和防御性技术第一章 引言    在当今数字化时代，机器学习已经成为人工智能领域的核心技术之一。然而，随着机器学习模型的普及和应用日益广泛，对抗性攻击也随之而来。对抗性攻击是指利用有意设计的输入数据，通过操纵模型的漏洞来误导或欺骗机器学习系统。为了应对这一威胁，对抗学习中的稳健性和防御性技术应运而生。本文将深入探讨这些技术的原理、方法和应用。  &nb...

提高机器学习模型鲁棒性的常见方法总结在机器学习领域，模型的鲁棒性是指模型对于噪声、异常数据以及其他不确定性的抵抗能力。提高机器学习模型的鲁棒性是一个重要的研究方向，可以帮助模型在真实世界中更好地应对各种挑战。本文将总结一些常见的方法来提高机器学习模型的鲁棒性。1. 数据清洗与处理数据的质量对机器学习模型的性能至关重要。因此，在训练模型之前，必须对数据进行清洗和处理。首先，需要去除异常值和噪声。异常...

机器学习模型的鲁棒性研究与优化鲁棒性是指机器学习模型在面对未知、噪声或异常数据时的稳健性和适应能力。在现实世界中，数据往往是不完美的，包含有噪声、错误或者缺失等问题。这些问题会对模型的性能和可靠性产生负面影响。因此，研究和优化机器学习模型的鲁棒性变得尤为重要。为了提高机器学习模型的鲁棒性，研究者们提出了许多方法和技术。下面将介绍一些主要的研究方向和方法。1. 对抗性训练对抗性训练是一种通过引入对抗...

深度学习鲁棒性深度学习鲁棒性是指深度学习模型在遇到不同的输入变化时，能够保持良好的性能。它是深度学习技术发展的重要组成部分，也是机器学习领域的一个研究热点。正则化项鲁棒性深度学习鲁棒性的研究主要包括两个方面：一是模型的训练，即在给定的训练数据上训练出一个能够抗击各种变化的模型；二是模型的部署，即在实际应用中，模型能够抗击新的数据变化。深度学习鲁棒性的研究可以借助一些工具，如正则化、数据增强、模型融...

基于深度学习的图像识别与分类算法优化第一章：引言深度学习是一种通过模拟人类神经网络的方式进行机器学习的方法。在过去的几年中，深度学习在图像识别和分类算法方面取得了巨大的成功。本文将重点介绍基于深度学习的图像识别与分类算法的优化工作。正则化项鲁棒性第二章：深度学习算法在图像识别与分类中的应用深度学习算法具有强大的图像识别与分类能力，可以在大规模数据集上进行训练，从而实现高性能的图像识别和分类任务。该...

图像处理算法的鲁棒性和准确性优化研究正则化项鲁棒性图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向之一。鲁棒性和准确性是图像处理算法优化的两个关键目标。本文将针对图像处理算法的鲁棒性和准确性进行深入探讨，并提出一些优化研究的方法和思路。首先，我们来了解一下图像处理算法的鲁棒性和准确性的概念。鲁棒性是指算法对于输入图像中存在的噪声、模糊、失真等各种干扰因素的抵抗能力。准确性则是指算法能够准确地识别和处理图像中...

基于机器学习的异常行为检测与预警研究引言：随着科技的快速发展，我们日常生活中产生的数据也急剧增长。大量的数据对于人类来说很难穷尽分析，而其中隐藏的异常行为可能给我们的生活和工作带来严重的影响。因此，为了及时发现和预测异常行为，机器学习技术被应用于异常行为检测与预警研究中。本文将探讨机器学习在异常行为检测与预警方面的应用，并就其方法、挑战以及未来发展进行讨论。一、机器学习在异常行为检测与预警中的应用...

深度学习模型的鲁棒性分析深度学习模型在近年来取得了令人瞩目的成就，但同时也暴露出其在鲁棒性方面的不足。鲁棒性是指模型对于输入数据的变化、扰动或攻击的抵抗能力。在实际应用中，深度学习模型的鲁棒性问题可能带来严重影响，例如自动驾驶车辆中的交通标识识别错误、语音助手中的语音指令解析错误等。因此，深度学习模型的鲁棒性分析成为了一项重要的研究方向。1. 鲁棒性分析的意义和挑战深度学习模型鲁棒性分析的意义在于...