机器学习框架NIS+:通过最大化有效信息识别“因果涌现”|集智百科

Kaplanis等人基于机器学习的方法学习宏观态V以及最大化Ψ:使用神经网络来学习将微观输入粗粒化成宏观输出,同时使用两个神经网络来分别学习互信息的计算,最后通过最大化两者之间的差(即Ψ)来优化学习。这种方法虽然能在一定程度上缓解上述困境,但是它仍旧无法解决大规模计算的问题。这是因为,根据该机器学习框...

市政府关于表彰常州市第十三次自然科学优秀科技论文的决定

31、加密数据库的安全k最接近领域(kNN)计算已知明文攻击古春生、古继兴(江苏理工学院)32、一种压缩感知信号的快速恢复方法杜卓明、李洪安、康宝生(江苏理工学院)33、Visualtrackingwithstructuralappearancemodelbasedonextendedincrementalnon-negativematrixfactorization钱诚、庄燕滨、徐则中(常州工学...

干货来啦!数学建模重要算法简介及算法实现

2.数学意义:最优化方法是一种求极值的方法,即在一组约束为等式或不等式的条件下,使系统的目标函数达到极值,即最大值或最小值。3.基本要素:最优化模型一般包括变量、约束条件和目标函数三要素。4.无约束优化:(1)在数值优化中,一般采用迭代法求解无约束优化问题。(2)无约束优化的算法框架(3)关键问题:搜...

这套算法全集再不收藏就亏了!|牛顿|插值|拟合|matlab_网易订阅

2.数学意义:最优化方法是一种求极值的方法,即在一组约束为等式或不等式的条件下,使系统的目标函数达到极值,即最大值或最小值。3.基本要素:最优化模型一般包括变量、约束条件和目标函数三要素。4.无约束优化:(1)在数值优化中,一般采用迭代法求解无约束优化问题。(2)无约束优化的算法框架3)关键问题:搜索...

2022年备受关注的获奖图书,你都读过多少了?_摄影_摄像_海洋

本书对非线性的无约束优化问题和有约束优化问题,给出解决这些问题的的数值方法,并进行算法的理论分析,给出算法的数值试验结果。具体内容包括:解无约束问题的梯度型方法、牛顿方法、拟牛顿方法以及最小二乘方法;有约束问题的最优性理论、罚函数方法、二次规划问题以及序列二次规划方法。

基于改进的LM算法的可见光定位研究

该方法主要通过将非线性奇异方程组转化为无约束最优化函数,再利用信赖域技巧修正的LM算法获得全局收敛解(www.e993.com)2024年12月19日。同时,本文还针对LED灯进行辐射分析,提出了对应的信道模型。结果表明,该模型与广义朗伯模型具有一致性,且μ值选取正确时算法最少只需17次迭代,而基于此的可见光定位系统在1.48mx1.51mx1.65m的实际定位空间...

从因子到资产:将因子暴露映射到资产配置

方案1:无约束条件的最优化配置在这种情景下,我们只使用一个限制条件:将资产权重之和限制为100%。图表5显示了因子配置和复制投资组合(replicatingportfolio)。复制投资组合的因子配置与我们的目标暴露紧密匹配。但是,复制投资组合含有大量的小额持股,这在经济上是没有意义的。此外,对罗素2000指数和巴克莱美国高收益指数...