难以破解的AI“黑匣子”

ChatGPT、Gemini、Claude、Llama以及任何如DALL-E这样的图像生成器,以及任何依赖神经网络的系统,包括面部识别应用和内容推荐引擎,都面临这样的问题。相比之下,其他AI算法,如决策树或线性回归(常用于医学和经济等领域),则更具可解释性。它们的决策过程易于理解和可视化。工程师可顺着决策树的分支,清晰地看到特定结果是...

《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...

AI产品经理必知的100个专业术语

逻辑回归是一种用于解决二分类问题的概率统计方法,使用Sigmoid函数来将线性组合的输出转换为概率值。20、梯度下降(GradientDescent)梯度下降是一种优化算法,用于最小化损失函数。通过沿负梯度方向逐步更新参数来达到最小化损失的目的。二、深度学习与神经网络21、人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)人工...

基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展

电机故障或突然停止运行,除了对电机本身造成危害外,还会严重危及整个生产系统的安全,造成重大的生产损失。因此,需要对电机进行及时的状态监测和故障诊断,以防止意外事故的发生。对电机进行及时评估还能安排最佳维护策略,例如:何时更换关键部件、最大限度地提高可用性、减少停机时间和降低维护成本。据统计,风力发电机发生电...

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

使用“binary_crossentropy”作为损失函数,“adam”作为优化器。最后进行训练:classifier.fit(X_train_scaled,y_train_cla,epochs=15,batch_size=150,verbose=1)使用标准化后的训练集进行训练,设置训练轮数为15,批次大小为150,并显示训练过程中的信息。

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

2.实践与理论相结合:通过实例分析,如纳米材料增强复合材料的特征工程,以及不同回归技术在复合材料数据中的应用,使学员能够将理论知识应用于实际问题解决中(www.e993.com)2024年10月31日。3.技术深度与广度:课程内容从基础的线性回归和多项式回归,到更高级的集成学习、支持向量机和神经网络,逐步深入,确保学员能够掌握不同复杂度的机器学习技术。

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

城市固废焚烧(Municipalsolidwasteincineration,MSWI)过程是“世纪之毒”二噁英(Dioxin,DXN)的重要排放源之一.截止目前为止,DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题.现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型,DXN的检测未有效结合燃烧过程机理.针对该问题,本文提出基于仿真机理和改进线性回归决策树(...

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...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

逻辑回归的应用主要集中于分类问题，例如在欺诈检测中用于判断一笔交易是否为欺诈行为、在信用评分中用于判断一个人是否有偿还贷款的能力等。逻辑回归的优势在于能够处理二元分类问题、计算量较小且易于实现。然而，逻辑回归也存在着一些局限性，例如对于多分类问题需要进行多次计算、无法处理非线性关系等问题。三、决策树...

Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!

其中单个非对称量子点的线性偏振度可超过70%。然而,当这些量子点被制成薄膜或器件时,由于尺寸不均匀等因素,量子点在薄膜中的排列往往是无序的,这显著降低了器件的发光偏振性能。为了解决这一问题,研究团队首先通过调整合成温度和前驱体的比例,成功制备了尺寸高度一致的纳米片,这些纳米片的纵向厚度仅为2.5纳米。