数模国赛超全备赛指南,有了这个秘籍,国一咱是手拿8攥

1.要熟悉数学建模中各类问题所对应的数学模型,不必全会,但每个问题你都要有擅长、熟悉的模型,知道如何使用、其适用范围、优缺点。2.良好的数学理论与应用能力,在一些具体化问题中懂得如何根据现有模型进行改进,或者多种模型综合使用。③编程手:负责队内的模型计算及编程1.要熟悉matlab\python,熟悉(不用完全掌握)...

赵伟| 平台营销的算法欺骗风险及其法律规制

在某种程度上,算法将欺骗性的营销和销售材料直接针对那些身体、性格或人口统计学特征使他们特别容易受到欺骗的人,还会产生另外两个问题。第一,法官和专家很少来自弱势群体,他们可能难以理解诸如认知缺陷或财务紧张的消费者的观点。第二,随着人工智能变得越来越不可思议,可能无法看出该算法是根据脆弱性来针对消费者的。由...

“硅谷人脉王”的16条人生算法

1.人是复杂且有缺点的，要赞美他们更天使的一面。2.获得大人物关注的最好方法是：主动提供帮助。3.当构想战略和做决定时，保证简洁明了且快速执行。4.每一个缺点都有一个对应的优点。5.真正塑造出企业文化的价值观兼具优点和缺点。6.理解人有不同的“Alpha”人格，并理解该人格如何驱动他们。

基于改进的LM算法的可见光定位研究

算法方面,本文提出基于改进LM算法的可见光定位方法相比于神经网络,理论上拥有更好的灵活性与鲁棒性,而相比于启发式算法,实际中选取最优更新规则时算法最快只需要17步的迭代便可以收敛到全局最优解,因此更适合嵌入式设备。值得注意的是相比于仿真结果,真实环境下所得到的RMSE有所增大,这说明模型并非完美,而能让可...

Dropout、梯度消失/爆炸、Adam优化算法,神经网络优化算法看这一篇...

优缺点:batch:相对噪声低些,幅度也大一些,你可以继续找最小值。SGD:大部分时候你向着全局最小值靠近,有时候你会远离最小值,因为那个样本恰好给你指的方向不对,因此随机梯度下降法是有很多噪声的,平均来看,它最终会靠近最小值,不过有时候也会方向错误,因为随机梯度下降法永远不会收敛,而是会一直在最小值附近...

机器学习算法中的概率方法

概率方法的优缺点各是什么?优点:这种参数化的概率方法使参数估计变得相对简单(www.e993.com)2024年11月26日。缺点:参数估计结果的准确性严重依赖于所假设的概率分布形式是否符合潜在的真实数据分布。在现实应用中,欲做出能较好地接近潜在真实分布的假设,往往需在一定程度利用关于应用任务本身的经验知识,否则仅凭“猜测”来假设概率分布形式,很可能...

突破边界:高性能计算引领LLM驶向通用人工智能AGI的创新纪元

国外厂商在LLM领域具有领先优势，但我国LLM产品也在快速发展，2023年以来多家厂商推出了自研的通用LLM，国产LLM在各行业的应用以及生态建设也取得积极进展。虽然我国LLM相比GPT-4或仍有一定差距，但在短期内达到或接近ChatGPT的水平是可以预期的。值得关注是AMD上周推出MI300系列加速卡，旨在与英伟达展开竞争。MI...

3万字带你详细了解自动驾驶车辆的系统架构_腾讯新闻

每个单元格包含占用与其相关的区域的概率。使用传感器数据为每个单元独立更新占用概率。为了简单和高效的目的,可以将表征障碍物的3D传感器测量投影到2D地平面上。独立性的假设使得OGM算法变得快速而简单。但是,它会生成稀疏状态空间表征,因为只有传感器到达的那些单元格才会更新。

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领域前沿研究“无所不包” ,走进标签噪声表征学习的过去、现在和...

优化层面:优化层面LNRL问题关注优化算法的动态过程。虽然过参数化特性使得深度学习可以拟合噪声数据(甚至完全随机标注的数据),神经网络在训练早期仍会尝试从数据中学习有意义的模式。以单隐层神经网络为例,在LNRL下使用随机梯度下降优化有如下结论:假设训练样本呈簇状分布(簇中心矩阵)。当噪声率小于阈值,随机梯度...