宁波大学考研复试电子科学与技术复试材料

2．1．2浅层学习和深度学习 机器学习的历史阶段的划分可谓仁者见仁智者见智，从不同的角度可以划分为不同 的阶段。按机器学习模型的层次结构来划分，20世纪80年代至今，机器学习的发展可 以说经历了两个阶段：浅层学习(shallow le锄ing)和深度学习(deep leaming)【27】。 大多数传统的机器学习和信号处理技术，都是利用浅层结构的架构‘301。例如高斯混 合模型(GMMs)、线性或非线性动力系统、条件随机场(CRFs)、最大熵(MaXEnt) 模型、支持向量机(SVMs)、Logistic回归、核回归、多层感知机(MLPs)等等都是 浅层结构。这些结构通常包含一层或两层的非线性特征变换，可以看成是具有一层隐含 层或者没有隐含层的结构。浅层结构在解决一些简单的或者受限的问题中显示出了有效 性，但由于其有限的建模和表征能力，在处理更为复杂的实际的应用时，如人的语音、 自然的声音和语言、自然图像和视觉场景这些自然信号时非常困难。 深度网络，是含有多个隐含层结构的网络。通过引入深度网络，我们可以通过学习 一种深层的非线性网络，来实现复杂函数的逼近，从而计算更为复杂的输入特征【311。由 于每一个隐含层可以对上一层的输出进行非线性变换，因此深度网络拥有比浅层网络更 为优异的表达能力，例如可以通过学习得到更为复杂的函数关系，并且表现出了从少数 样本中学习数据的本质特征的能力。 深度网络最主要的优点在于，它能用更加简单的方式来表示比传统浅层网络大得多 的函数集合，而多层的优势是可以利用较少的参数来表示复杂的函数关系。如图所示， 要表达结构复杂的函数蛔(伽《唧(s加3(x))))，用传统的单层结构很难简洁地表示，而 用多隐含层的深层结构，可以用较少的参数表示较为复杂的函数，用多层的简单结构 s伽(工)，x3，e。，cDs(x)，抛(x)来表示上述复杂函数容易很多。 12 zkq 20150924 万方数据

北京邮电大学是一所通信计算机特色学校，本资料用于考研复试。

历年南京大学计算机考研复试编译原理题集；历年南京大学计算机考研复试编译原理题集；历年南京大学计算机考研复试编译原理题集

全国大学生电子设计大赛历年复试综评题目、方案、和仿真文件，内容较全（包括2011年，2013年2015年，2017年），本人参加2019年电赛，获国二

杭电计算机学院刘春英博士ACM培训课件，适合初学者，秒杀一切ACM基础培训！！！！ ACM课件(1)_初识ACM ACM课件(2)_老少皆宜数学题 ACM课件(3)_递推求解 ACM课件(4)_动态规划(1) ACM课件(5)_动态规划(2) ACM课件(6)_计算几何基础 ACM课件(7)_贪心算法 ACM课件(8)_搜索入门 ACM课件(9)_二分匹配入门 ACM课件(10)_母函数及其应用 ACM课件(11)_特殊的数 ACM课件(12)_博弈入门 ACM课件(13)_并查集

中科大计算机历年复试题目 包括了编译的历年题目和离散数学的历年考题和计算机本科的考试试卷。其中还有一些往年学长考取科大计算机的经验。个人认为是一个很不错的资料。希望能够帮助到大家。

(word完整版)山大历年计算机复试笔试题.doc

本文是一份关于C语言常见问题的集合，共分为声明和初始化、运算符和表达式、控制语句、函数和指针、数组和字符串、结构体和联合体、文件操作、预处理器等八个章节。其中第一章主要介绍了如何选择整数类型、64位机上的64位类型、全局变量和图数的定义和声明等问题。本文适合C语言初学者和有一定基础的程序员参考。

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室GIS专业考研复试试题