《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

2.构建ECNN结构:平衡约束和损失函数,内部变量应满足平衡方程,通过输出节点力并基于平衡条件和损失函数的最小化来确定层的权重,从而使内部变量具有应力分量的物理意义。损失函数由两部分组成,分别表示内部节点力的平衡和位移边界上外部力的平衡。3.数据生成:使用二维有限元(FE)模型对双轴加载的带中心孔的正方形...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

决策树的剪枝往往通过最小化决策树整体的损失函数实现,本文首先介绍损失函数。设树T的叶结点个数为|T|,t是树T的一个叶结点,该叶结点有Nt个样本点,其中类别k的样本点有Ntk个,k=1,2,...K,Ht(T)为叶结点t上的经验熵,α≥0为参数,所以决策树的损失函数可以定义为:C(T)是模型对训练数据的预测误差,表示...

Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...

2.构建ECNN结构:平衡约束和损失函数,内部变量应满足平衡方程,通过输出节点力并基于平衡条件和损失函数的最小化来确定层的权重,从而使内部变量具有应力分量的物理意义。损失函数由两部分组成,分别表示内部节点力的平衡和位移边界上外部力的平衡。3.数据生成:使用二维有限元(FE)模型对双轴加载的带中心孔的正方形...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

40.损失函数LossFunction-损失函数衡量的是模型预测值与真实值之间的差异,训练模型的过程就是最小化损失函数的过程。41.梯度下降GradientDescent-梯度下降是一种优化算法,用于更新模型的参数以最小化损失函数。42.学习率LearningRate-学习率是一个超参数,它决定了在梯度下降过程中参数更新的...

AI传感器的应用(2)

生态环境建模:在生态环境建模中应用AI技术,如决策树(DT)和人工神经网络(ANN),可以提高模型预测的准确性。通过对训练数据集大小的影响进行研究,可以优化训练数据集的大小,从而设计出更有效的实验和模型。虚拟传感器在环境监测中的应用案例有哪些?虚拟传感器在环境监测中的应用案例主要体现在以下几个方面:...

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

与决策树一样,随机森林也旨在近似概率分布D上的真实函数f:X→Y(www.e993.com)2024年11月1日。D在实践中通常是未知的,因此有必要使用启发式方法来构建单个树。与随机森林相关的相对于f的风险R_RF是R(x)和f(x)之间损失函数的期望值。考虑到R是T的集合,风险通常低于与单个树相关的风险,这有助于泛化:...

Cancer Cell:人工智能在临床肿瘤学中的应用

监督学习代表了医学人工智能中最常见的形式,在监督学习中,神经网络将从这些输入数据中产生预测,并将其与"真相"(groundtruth)注释进行比较。预测值和真实值间的差异被封装在一个损失函数中,然后通过神经网络反向传播,经过无数次的循环,模型被优化到使损失函数最小化。

独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)

决策树算法通过优化损失函数从数据集中创建树。在分类问题的情况下,损失函数用以度量根节点的目标列中的不纯度(impurity)。不纯度是指我们在上述讨论的信息中可获得的惊奇度或不确定度。在给定节点上,不纯度用以度量Y变量中不同类别的混合物(在我们的例子中,即不同汽车类型的混合)。因此,不纯度也称为在信息中或...

一文探讨可解释深度学习技术在医疗图像诊断中的应用

同时,一个由多层感知器(MLP)构成的判别网络(在本文中称为预测网络prediction)被连接到平均向量μ上,并被训练用于区分健康志愿者(healthyvolunteers,HVols)和肥厚型心肌病(hypertrophiccardiomyopathy,HCM)受试者。使用下述损失函数进行端到端训练:其中,L_rec表示重建损失,可以通过输入X和重建之间的Sorensen...

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别和联系

XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进。原始的GBDT算法基于经验损失函数的负梯度来构造新的决策树,只是在决策树构建完成后再进行剪枝。而XGBoost在决策树构建阶段就加入了正则项,即XGBoost需要从所有的树结构中找出一个最优的树结构,这是一个NP-hard问题...