神经网络:强大之源的数学、模型与拟合能力深度解析
通过增加网络层数、神经元数量或引入新的网络结构,可以进一步提升网络的性能。这种扩展性使得神经网络能够不断适应新的任务和数据,保持其强大的竞争力。三、拟合能力:强大的学习与泛化能力神经网络的拟合能力是其强大的核心所在。神经网络通过大量数据的训练,能够学习到数据的内在规律和特征,从而实现对新数据的准确预测...
西交团队研发TDEseq生物测序法,能揭示存在特定表达模式的基因
初期,课题组尝试了多种以往被用于bulk时间序列数据的拟合函数,包括多项式函数、B样条、Sigmoid函数等。在灵活性、以及对于特定表达模式的表征能力之间,这些函数存在难以平衡的问题。经过深入研究之后,该团队最终选择带有形状约束的I样条和C样条函数。原因在于:它们在保持足够灵活性的同时,对于特定表达模式...
西安科技大学商立群、张建涛:计及储能电池寿命衰减的居民小区光储...
使用层次分析法(analytichierarchyprocess,AHP)对不同季节的单位容量光伏出力取权重值,根据所得权重,对不同季节的单位容量光伏出力加权求和,得到具有综合特性的典型日单位容量光伏出力。图3典型日单位容量光伏出力曲线2.2负荷需求数据的处理图4各场景负荷曲线使用熵值法对不同季节典型日的负荷功率取权重因子,...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
算法简介:如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。应用举例:这类算法是针对高级语言而专门设的,如果你用的是MATLAB、Mathematica,大可不必准备,因为像数值分析中有很多函数一般的数学软件是具备的。图象处理算法算法简...
“AI”科普丨Transformer架构图解最强教程!
下面通过一个例子,让我们看一下如何使用向量计算Self-Attention。计算Self-Attention的步骤如下:第1步:对编码器的每个输入向量(在本例中,即每个词的词向量)创建三个向量:Query向量Key向量Value向量它们是通过词向量分别和3个矩阵相乘得到的,这3个矩阵通过训练获得。
电子能量损失谱 (EELS)原理与应用
2.K-K求和法则的绝对厚度(www.e993.com)2024年8月6日。能量损失谱的Kramers-Kronig分析给出了绝对试样厚度的值,以及与能量相关的介电数据,而不需要样品的化学成分。3.贝斯和规则的质量厚度。通过适当的校准,还可以通过对选定散射角和能量损失范围内的非弹性散射进行积分,使用电子能谱仪剔除弹性和非散射分量,从而获得局部质量厚度,可以作为...
【银河金工】宏观经济周期划分下的ETF配置方法
1.获取宏观数据,计算经济指数与流动性指数,划分经济周期定期获取宏观经济与流动性指标并进行标准化处理,采用熵值法加权得到经济指数与流动性指数。然后用马尔科夫区制转换模型对每日所处的经济区制进行划分,按月求和后,对每月的经济上行/下行、流动性宽松/紧缩进行判断,并最终将每月经济状态划分为复苏、过热、滞胀、衰...
“维度诅咒”背后的数学,深入理解高维中惊人现象背后的数学原理
在二维中(超立方体形成一个正方形),最大距离是对角线上[0,0]和[1,1]两点之间的距离,通过勾股定理计算得出√2。将此概念扩展到n维,点[0,0,...,0]和[1,1,...,1]之间的距离是√n。这个公式的出现是因为每增加一个维度,都会在平方根的求和中增加一个1的平方(同样通过勾股定理得出)。
用ICLR 论文求婚,除了撒“高级狗粮”,还能缓解「过拟合」与「过...
1、防止过拟合DropEdge向图中的连接引入了各种各样的扰动,生成了各种输入数据的变形形式,我们可以将其看作对于图的一种数据增强技巧。GCN的关键之处在于对每个节点的邻居特征进行加权求和(每条边都有一定的权重),实现对邻居信息的聚合。从邻居信息聚合的角度来看,DropEdge在GNN训练时使用的是随机的邻居子集...
用数据预测未来:时间序列分析
通过分析序列进行合理预测,做到提前掌握未来的发展趋势,为业务决策提供依据,这也是决策科学化的前提。时间序列分析:时间序列就是按时间顺序排列的一组数据序列。时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。分析工具:SPSS(数据分析的重量级应用,与SAS二选一)...