泛化上界第16页

【learning from data】2.1.2 Bounding the Growth Function 48页

sincenok-subsetofallNpointscanbeshattered),wededucethata+⩽B(N-1,k)(2.5)bydefinitionofB.这段话在讨论如何使用递归关系来计算B(N,k)的上界

圈圈圈小明·2023-11-17 07:12

Elasticsearch 之聚合分析

首先举一个生活中的例子，这个是京东的搜索界面，在搜索框中输入“华为”进行搜索，就会得到如上界面，搜索框就是我们常用的搜索功能，而下面这些，比如分类、热点、操作系统、CPU类型等是根据ES的聚合分析获得的相关结果

吴名氏.·2023-11-17 06:31

机器学习—基本术语

样本空间6.学习（训练）7.数据集8.测试9.假设10.学习器11.标记12.样例13.标记空间（样例空间）14.分类与回归15.有监督学习、无监督学习16.真相17.聚类18.未见样本19.未见分布20.泛化能力

爱学习的时小糖·2023-11-17 01:25

Java 集合框架，泛型，包装类

文章目录集合框架泛型Java中的泛型裸类型（了解）原理泛型的上界泛型方法通配符包装类ArrayList构造常见操作LinkedListStackQueuePriorityQueueMapMap.EntryMap

世真·2023-11-16 18:21

组合数学

推论：如果把N个物体放到K个盒子当中，则至少有一个盒子里面有N/k取上界个物体。例子：Ramsey数第三章：1、集合的排列：P（n，r）、集合的循环排

NOtargetSaltyfish·2023-11-16 14:48

类人的系统泛化性完全可以通过组合元学习框架实现，NYU最新成果登上Nature

Nature上世纪80年代，认知科学研究者JerryFodor和ZenonPylyshyn合作发表了一篇论文《联结主义和认知架构》[1]，在该文中，他们提出了一个著名的观点，"即人工神经网络缺乏理解已知概念并泛化到新组合上的能力

TechBeat人工智能社区·2023-11-16 13:51

多GPU训练大型模型：资源分配与优化技巧｜英伟达将推出面向中国的改良芯片HGX H20、L20 PCIe、L2 PCIe

；模型压缩；内存优化版优化器；Nvidia；A100;H100；A800;H800;L40s；混合专家；910B；HGXH20；L20PCIe；L2PCIe在人工智能领域，大型模型因其强大的预测能力和泛化性能而备受瞩目

高性能服务器·2023-11-16 12:41

05机器学习--多项式回归与模型泛化及python实现

目录①什么是多项式回归②scikit-learn中的多项式回归和Pipelin③过拟合与欠拟合④验证数据集与交叉验证⑤回顾网格搜索⑥偏差方差权衡⑦解决过拟合问题--模型正则化1--岭回归⑧解决过拟合问题--模型正则化2--LASSO回归①什么是多项式回归我们把看做是这个式子的一个特征，x为另外一个特征，从这个角度来看，这个式子其实还是一个线性回归；但是单从x的角度来说，这是一个非线性方程，这就是多

小徐爱吃_山楂锅盔·2023-11-16 10:15

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

文章目录1.神经网络迭代概念1）训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

java 字母的字典序_Java语言字典序排序算法解析及代码示例

这种泛化主要在于定义有序完全有序集合(通常称为字母表)的元素的序列(通常称为计算机科学中的单词)的总顺序。

思否小姐姐·2023-11-15 23:33

二十、泛型（8）

然后，我们就可以编写出无需修改就可以应用于更多情况的代码，即更加“泛化”的代码。Java泛型看起来是向这一方向迈

一只小熊猫呀·2023-11-15 22:21

【装包拆包----泛型】

文章目录装箱和拆箱泛型创建一个泛型数组泛型的上界泛型方法装箱和拆箱装箱：把基本数据类型给到引用数据类型publicstaticvoidmain(String[]args){//自动装包//第一种装包Integerc

小小啾啾·2023-11-15 22:19

（Matalb回归预测）GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络的多维回归预测

基本内容：本代码基于Matalb平台编译，将GWO(灰狼算法)与BP神经网络结合，进行数据回归预测输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2023-11-15 20:10

（Matalb分类预测）GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络的多维分类预测

本代码基于Matalb平台编译，将GWO(灰狼算法)与BP神经网络结合，进行数据分类预测输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量分类预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2023-11-15 20:10

（Matalb时序预测）GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络的多维时序回归预测

本代码基于Matalb平台编译，将GWO(灰狼算法)与BP神经网络结合，进行数据时序回归预测输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量时序预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2023-11-15 20:01

洛谷---P5960---差分约束算法（模板）

我个人理解为求交集，即求上界时为求所有上界集合的最小值（即最短路径），求下界时为求下界集合的最大值（即最长路径，可以用SPFA改松弛方向来实现）。

Ashen_ffm·2023-11-15 18:03

Controllable Guide-Space for Generalizable Face Forgery Detection

一、研究背景以往工作专注于提取伪造特征的共同特性和真假域鉴别性信息，以提升特征泛化性。但在训练过程中，这些方法只区分真假域，并将不同的伪造域看作一类而不加以区分。

二苏旧局吖·2023-11-15 13:17

Towards Understanding the Generalization of Deepfake Detectors from a Game-Theoretical View

一、研究背景1.以往提升检测器泛化性能的工作分为两类：合成新的数据来丰富伪造特征设计特殊模块来关注具有普遍性的伪造痕迹2.上述工作通常是反映人类对伪造痕迹的理解，因此不能探究检测器中特征表示的泛化机制。

二苏旧局吖·2023-11-15 13:47

Masked Relation Learning for DeepFake Detection

3.遮挡建模在减轻信息冗余的同时促进高级语义信息（诱导性偏差较小）的挖掘，有助于提升网络的泛化性能。二、研究动机1.Deepfake技术会单独操纵视频中的每一帧，伪造结果缺乏时间连贯性。

二苏旧局吖·2023-11-15 13:39

【机器学习】学习笔记01-概论

机器学习简介文章目录机器学习简介机器学习辨析深度学习与机器学习机器学习与数据挖掘机器学习与统计学习机器学习与传统编程机器学习概念适用条件挑战模型的稳定性模型的可解释性历史符号主义贝叶斯学派连接主义其他概念基本概念三要素模型策略算法归纳偏好证明机器学习的目标欠拟合和过拟合泛化误差

NRbene·2023-11-15 04:29

第七章块为结构建模 P5｜系统建模语言SysML实用指南学习

仅供个人学习记录应用泛化对分类层级建模继承inherit更通用分类器的公共特性，并包含其他特有的附加特性。

韦恩少爷的背·2023-11-15 04:50

61基于matlab的GWO算法的参数工具箱，图形界面，目标函数的默认名称为CostFunction。

变量的下界和上界也应该写成lb1、lb2、lbn和ub1，ub2，

顶呱呱程序·2023-11-14 14:58

Nature重磅：人工智能神经网络有类人泛化能力

这种将新老概念结合的能力被称为系统泛化（systematicgeneralization）。

海森大数据·2023-11-14 08:28

Adversarial Training Methods for Deep Learning: A Systematic Review

它是一种训练模式，利用替代目标函数为对抗数据和干净数据提供模型泛化。在这

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-13 21:27

大模型在代码缺陷检测领域的实践

当前扫描能力主要依赖人工经验生成规则，泛化能力弱且迭代滞后，导致漏出。

Python算法实战·2023-11-13 13:34

DeepMind指出「Transformer无法超出预训练数据实现泛化」，但有人投来质疑

PromptIDE的核心是代码编辑器+PythonSDK，其中SDK提供了一种新的编程范式，可以实现复杂的prompting技术。距离马斯克的xAI公布Grok才过去一天，刚刚，xAI又公布了另一款AI产品，一个可用于prompt工程和可解释性研究的集成开发环境：PromptIDE。接连不断的新品发布，也让网友纷纷感叹：「xAI团队的开发速度简直是疯了！」xAI在官方博客中这样介绍：PromptI

疯狂创作者·2023-11-13 11:16

使用戴德金分割法从有理数域构造实数域（上）

介绍这里从有理数域（记为QQQ）开始，构建一个具有最小上界性的有序域，这个具有最小上界性的有序域，我们一般称它为实数域（记为RRR）。这里可以提取出RRR的两个核心特征：RRR是有序域。

逐龙·2023-11-13 07:15

戴德金分割构造实数

戴德金分割具有最小上界性的有序域R\mathbb{R}R存在此外，R\mathbb{R}R包容着Q\mathbb{Q}Q作为其子域。

Nightmare004·2023-11-13 07:28

Mysql5.7安装教程

MySQLCommunity(GPL)Downloads»，MySQLCommunityServer选择5.7.43版本，和对应的microsoftWindows版，及合适的安装包下载并解压安装包完成后如以上界面二

清随啊啊·2023-11-13 04:35

Masked Image Training for Generalizable Deep Image Denoising 论文阅读笔记

Networksareslachingoff的论文的思想，说网络overfitting的时候学习了训练集的噪声模式而非图片内容，翻回去作者看，果然有董超老师），文章提出了一种提高现有denoising方法泛化性的方法

ssf-yasuo·2023-11-12 18:52

CS224W5.3——信念传播

然后，我们通过示例和泛化树结构展示消息传递。最后讨论了循环信念传播算法及其优缺点。

阿牛大牛中·2023-11-12 17:40

使用Python从零实现多分类SVM

可以直观地表明，这样的超平面(A)比没有最大化边际的超平面(B)具有更好的泛化特性和对噪声的鲁棒性。为了实现这一点，SVM通过求解以下优化问题

金戈鐡馬·2023-11-12 12:34

大模型时代的自然语言处理：挑战、机遇与发展

不仅能高质量完成自然语言生成任务,生成流畅通顺,贴合人类需求的语言,而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能力.在少样本,零样本场景下,大模型可取得接近乃至达到传统监督学习方法的性能,且具有较强的领域泛化性

人工智能学家·2023-11-12 11:26

YOLOv5算法进阶改进（1）— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制

首先在数据增强方面使用Mosaic-9方法来对训练集进行数据增强，使得网络具有更好的泛化能力，从而更好适用于应用场景。

小哥谈·2023-11-12 05:51

人工智能基础_机器学习022_使用正则化_曼哈顿距离_欧氏距离_提高模型鲁棒性_过拟合_欠拟合_正则化提高模型泛化能力---人工智能工作笔记0062

欠拟合是在训练集和测试集的准确率不高,学习不到位的情况.然后现在一般碰到的是过拟合,可以看到第二个就是,完全就把红点蓝点分开了,这种情况是不好的,因为分开是对训练数据进行分开的,如果来了测试数据他的效果就不好了,也就说,泛化能力不行

脑瓜凉·2023-11-11 22:19

统计学和python_深入浅出统计学系列python实现

先介绍全距的概念，全距是由数据集中的最大值减去最小值，最大值为上界，最小值为下界。这是用于量度数据分散程度的一种方法。然而全距的最大问题是无法将异常值排除在外，导致数据的异常性。为了摆脱异常值，一种使

weixin_39558317·2023-11-11 17:09

人工智能基础_机器学习023_理解套索回归_认识L1正则---人工智能工作笔记0063

然后上一节我们说了L1,L2正则是为了提高,模型的泛化能力,提高泛化能力,实际上就是把模型的公式的w,权重值,变小对吧.然后我们这里首先看第一个L1正则,是怎么做到把w权重变小的可以看到最上面是线性回归的损失函数

脑瓜凉·2023-11-11 17:14

什么是记忆能力与泛化能力

文章在这里：https://github.com/DA-southampton/NLP_ability谈到WDL，一个经常看到的总结是：WideandDeep模型融合wide模型的记忆能力和Deep模型的泛化能力

weixin_43209472·2023-11-11 15:36

实体库构建：大规模离线新词实体挖掘

缓解OOV，我们可以使用模型预测增加泛化，还可以离线挖掘实体进行补充实体库。美团在这个文章中提到了一种新词离线挖掘补充实体库的方法，我借鉴了其中的思路，并且用到了自己工作中，效果还不错。

weixin_43209472·2023-11-11 15:35

常见笔试题-泛型擦除

泛型擦除即在编译生成的字节码中，所有声明泛型的地方都会被擦除，擦除之后设置的类型会根据是否指定泛型上界而不同：如果没有指定泛型上界，则所有的泛型类型在编译之后都替换为Object类型即在g

无敌少年小旋风·2023-11-11 10:19

强化学习导论（第二版）第二章多臂赌博机

二、主要内容1.K臂赌博机问题2.增量式实现3.跟踪一个非平稳问题4.乐观初始值5.基于置信度上界的动作选择6.梯度赌博机算法7.上下文相关的赌博机总结前言本人小白，第一次写博客，有问题和不对的地方欢迎评论区指正

yuxzhang·2023-11-11 00:28

《强化学习》-读书笔记-第二章多臂赌博机

二.多臂赌博机2.1一个k臂赌博机问题2.2动作-价值方法2.310臂测试平台2.4增量式实现跟踪一个非平稳问题乐观初始值基于置信度上界（UCB）的动作选择梯度赌博机算法二.多臂赌博机在只有一个状态的简化情况下讨论强化学习中评估和反馈的诸多性质

小了白了兔_白了又了白·2023-11-11 00:27

【强化学习】多臂老虎机

目录简介k臂老虎机问题动作-价值方法10臂测试平台增量式实现跟踪一个非平稳问题乐观初始值基于置信度上界的动作选择梯度赌博机算法关联搜索（上下文相关的赌博机）简介强化学习与机器学习最大的不同，在于前者的训练信号是用来评估给定动作的好坏的

sword_csdn·2023-11-11 00:25

第一部分表格型求解方法：第二章多臂赌博机

文章目录第二章多臂赌博机2.1一个k臂赌博机问题2.2动作-价值方法2.310臂测试平台课后练习2.4增量式实现2.5跟踪一个非平稳问题练习题2.6乐观初始值练习2.7基于置信度上界的动作选择练习官方答案

草帽KIKI·2023-11-11 00:23

（动手学习深度学习）第13章计算机视觉---图像增广与微调

13.1图像增广总结数据增广通过变形数据来获取多样性从而使得模型泛化性能更好常见图片增广包裹翻转、切割、变色。图像增广代码实现

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-10 23:02

【机器学习】七、降维与度量学习

维数灾难具体表现在：在高维情形下，数据样本将变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字，训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力

TwcatL_tree·2023-11-10 23:54

吴恩达机器学习（十七）过拟合、正则化下的代价函数

概括地说过拟合问题将会在变量过多的时候出现，这时训练出的假设能很好地拟合训练集，但是会出现一条千方百计地拟合数据的曲线，导致它无法泛化到新的样本中。类似的说法同样可以应用到逻辑回归：过了解决过

计算机视觉从零学·2023-11-10 17:33

吴恩达《机器学习》7-1-＞7-4:过拟合问题、代价函数、线性回归的正则化、正则化的逻辑回归模型

一、过拟合的本质过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。考虑到多项式回归的例子，我们可以通过几个模型的比较来理解过拟合的本质。

不吃花椒的兔酱·2023-11-10 17:18

机器学习：正则化

过拟合产生的原因是模型把数据样本的噪声或特性当作一般样本的共有特性拟合了（高方差）解决过拟合的方法有很多，比如减少迭代次数，使用dropout，数据清洗等，正则化也是一种解决过拟合，提高模型泛化性的方法

fly_jx·2023-11-10 14:21

[转载]什么是机器学习正则化？L1正则化？L2正则化？

即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如L1和L2正则化。但是，正则化项是如何得来的？

江南蜡笔小新·2023-11-10 14:46

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