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2023年3月30日(软件工程日报)

时间:2023-03-30 20:11:28浏览次数:44  
标签:输出 30 神经网络 学习 监督 软件工程 2023 数据 标注

针对团队作业要求学习

遗传算法:一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,非常适用于处理传统搜索方法难以解决复杂和非线性优化问题。

基本思想:模拟自然界的繁殖,交叉,基因突变的现象,在每次迭代中保留一组候选解,并按某种指标从解群中选取较优的个体,利用遗传算子对个体进行组合,产生新的候选解群,重复此过程

到满足某种收敛指标为止

遗传算法的求解步骤 1:初始化群体; 2:计算个体适应度值; 3:按适应度值选择下一代个体; 4:按交叉概率进行交叉操作; 5:按变异概率进行变异操作; 6:未满足停止条件,则转2; 否

转7; 7:输出最优染色体作为问题最优解 终止条件: (1)完成预先给定进化代数;(2)连续若干代没有改进

 

 机械学习:

机械学习分为监督学习:回归,分类

无监督学习

强化学习

半监督学习

监督学习:从给定的有标注的训练数据集中学习出一个函数,当新的数据到来时可以根据这个函数预测结果,常见任务包括分类与回归

回归:输出连续值

分类:输出类别标签

推测离散的输出值

无监督学习:没有标注的训练数据集,需要根据样本间的统计规律对样本集进行分析,常见任务如聚类等

增强学习:外部环境对输出只给出评价信息而非正确的答案,学习机通过强化奖励动作来改善自身的性能。

半监督学习:结合少量的标注训练数据和大量未标注数据来进行数据的分类学习

神经网络相关知识学习

常见的深度学习网络

多层感知机(MLP)

 

 卷积神经网络(CNN)

 

 

循环神经网络(RNN)

 

 

长短时记忆网络网络(LSTM)

 

实质是一个非常复杂的非线性数学计算结构,它可以拟合各种复杂的规律

 

 

 

 x为输入。w为输入对应的权值,b为偏置,为一个常数,没有权重,可以将其看作权重固定为1的输入

 

标签:输出,30,神经网络,学习,监督,软件工程,2023,数据,标注
From: https://www.cnblogs.com/ewqewq/p/17273626.html

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