《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】

(1)激活函数(2)前向传播过程(3)损失函数实例:手动实现前向传播2.神经网络反向传播与优化(1)梯度下降法原理(2)反向传播算法(3)随机梯度下降(SGD)实例:实现梯度下降算法3.复合材料研究中的多层感知机(MLP)(1)MLP架构设计(2)MLP的训练过程(3)MLP在回归和分类中的应用实例:构...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

决策树的剪枝往往通过最小化决策树整体的损失函数实现,本文首先介绍损失函数。设树T的叶结点个数为|T|,t是树T的一个叶结点,该叶结点有Nt个样本点,其中类别k的样本点有Ntk个,k=1,2,...K,Ht(T)为叶结点t上的经验熵,α≥0为参数,所以决策树的损失函数可以定义为:C(T)是模型对训练数据的预测误差,表示...

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...

自定义损失函数ALPHA_MSE定义了一个自定义的损失函数ALPHA_MSE,它用于衡量预测值(y_pred)和真实值(y_true)之间的误差。在这个函数中,通过一些张量操作(如tf.roll进行数据的滚动,tf.math.sign获取符号,tf.where根据条件赋值等)来计算一个缩放的均方误差(scale_mse)。代码如下:defALPHA_MSE(y_true,y_p...

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...

分享几家大厂数据挖掘岗的面试经历

线性回归的损失函数是什么逻辑回归的激活函数是什么,除了sigmoid还知道哪些为什么有的时候需要将连续变量离散化怎么将连续的变量离散化决策树的特征选择原理有哪些过拟合和欠拟合怎么理解,分别怎么解决SVM的原理SVM如何解决线性不可分的问题既然你提到了惩罚系数,那么讲讲SVM使用的核函数有哪些...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

-正则化是一种防止过拟合的方法,它通过添加一个惩罚项到损失函数来限制模型的复杂度。35.交叉验证Cross-Validation-交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术,它将数据分成几份,轮流使用其中一份作为测试集,其余作为训练集。36.精确度Precision

融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和...

减少搜索深度:通过位置评估的方式,对树的搜索进行截断。比如搜索到某个状态s,使用一个近似函数来预测当前价值,就不继续向下展开游戏树了。减少搜索宽度:在某个状态下,不对所有的可以落子的位置进行搜索,而是通过落子位置采样的方式,也就减小了搜索宽度。落子的采样可以服从某一策略的分布。

重磅!为让国内神经科学领域大步向前,多位国内知名学者联合举办...

1.4损失函数1.4.1平均绝对误差1.4.2均方误差损失函数1.4.3交叉熵损失函数1.5卷积神经网络1.5.1卷积层1.5.2填充和步幅1.5.3池化层1.5.4LeNet网络1.5.5AlexNet网络2深度学习药物发现案例(一)——药物-药物相互作用预测模型...

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。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。