《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...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

5.前沿技术探索:介绍了XGBoost和LightGBM等先进的机器学习算法,并探讨了它们的模型解释性技术,使学员能够理解并应用这些前沿技术。6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

损失函数做了约束,|T|表示树的叶节点的个数,即表示树的复杂度,参数α≥0控制二者之间的影响,相当于α越大,叶节点的个数对损失函数的影响越大,剪枝之后的决策树更易选择复杂度较小的树,α越小,表示叶节点的个数对损失函数影响越小,α=0意味着只考虑模型与训练集的拟合程度,不考虑模型的复杂度。所以α的...

透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘

梯度提升概述:如果说决策树是单独作战的勇士,那么梯度提升就是一群勇士携手并进的军团。它通过迭代地构建多个弱学习器(通常是决策树),并将它们的预测结果以某种方式组合起来,以达到强学习的效果。数学原理深入:梯度提升的核心在于利用损失函数的梯度信息来指导每个弱学习器的训练。在每次迭代中,都会针对当前模型预测的...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。22.支持向量机SupportVectorMachines(SVM)-SVM是监督学习中的一种算法,用于分类和回归问题。它通过找到数据点间的最优...

机器学习中决策树的原理与算法 | 科普

决策树剪枝是通过最小化决策树整体的损失函数完成的(www.e993.com)2024年11月1日。决策树的损失函数定义为:其中,树T的叶节点个数为|T|,C(T)表示模型对训练数据的预测误差,即模型与训练数据的拟合程度,|T|表示模型复杂度,参数α是一个非负数,控制两者之间的影响。

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

灵活性:GBDT既可以用于分类任务,也可以用于回归任务,而且它更容易优化,因为您可以直接最小化损失函数。梯度增强决策树解决的问题单个树的高偏差:GBDT通过迭代修正单个树的误差,可以获得比单个树更高的性能。模型复杂性:随机森林旨在减少模型方差,而GBDT在偏差和方差之间提供了一个很好的平衡,通常可以获得更好的整体...

...反事实推理、特征分离,“因果表示学习”的最新研究都在讲什么?

当每个RIM的输入和输出是一组对象或实体(每一个都与键和值向量相关联)时,RIM处理就变成了一个通用的对象属性的处理机器,它可以在类似于编程语言中变量的意义上操作「变量」:作为函数的可交换参数。因为每个对象都有一个密钥嵌入(可以理解为名字name或类型type),所以相同的RIM处理可以应用于任何适合预期...

人-AI协同中的系统有何不同

其中,Y??是理想输出,L是损失函数,用于评估输出Y与理想状态的差异。3、协同决策过程的实现(1)优化算法为实现优化,可以采用强化学习等算法,通过不断迭代调整机器反馈与人类反思的策略。优化过程可以用以下公式表示:其中,θ表示模型参数,α是学习率,t是迭代次数。

独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)

损失函数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...