针对贝叶斯网络结构学习方法难以兼顾高准确率和高效率的问题，提出了一种基于Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法的贝叶斯网络结构学习方法的改进。改进包括：使用依赖关系分析，利用统计学的方法对采样空间进行大幅缩减，能够在精确控制准确度的情况下大幅提高时间效率；结合先验知识，从理论角度将先验知识融入评分中得到完全服从后验分布的结果；搜索最优子结构，对于特定的一些结构搜索最优子结构而不是采用贪心的方法，提高了贝叶斯网络结构学习的准确率。通过理论分析可以证明时间复杂度得到了大幅的降低。并且可以在牺牲可预知的准确率的情况下，将指数时间复杂度降为线性时间。大量的数据实验表明，经改进后的方法在时间和准确性上都具有良好的表现。
2022-03-17 09:43:38
988KB
1
#graph-drawing-glass
未完成的、未完善的代码玩弄使用力导向图绘制算法作为基于局部协调规则生成玻璃网络结构的手段的想法。
力导向定位是成功的，但我没有达到引入键断裂来改进初始随机拓扑的地步，因此产生的结构在物理上是不合理的。
2022-03-11 11:15:22
76KB
1
AlexNet
特征
8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。
将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数。
用Dropout来控制全连接层的模型复杂度。
引入数据增强，如翻转、裁剪和颜色变化，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合
第一个卷积层
输入的图片大小为:2242243（或者是2272273）
第一个卷积层为:111196即尺寸为1111,有96个卷积核,步长为4,卷积层后跟ReLU,因此输出的尺寸为 224/4=56,去掉边缘为55,因此其输出的每个feature map 为 555596,同时后面跟LRN层,尺寸不变.
最大池化层,核大小为33
2022-03-02 16:54:30
291KB
1
5G无线网络关键技术及部署演进:
1.5G新空口的关键指标及技术
2.5G网络结构及云化演进
3.5G站点方案及部署场景
2022-02-27 09:10:24
5.73MB
1
今天小编就为大家分享一篇pytorch打印网络结构的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-02-25 10:37:51
62KB
1
江森 metasys 网络结构 培训
Metasys发展历史
PMI
M3/M5
Metasys System Extended Architecture (MSEA)
MSEA网络组成元件
Metasys系统能力
Metasys系统配置举例
性能指导及限制
技术规格
2022-02-14 11:04:11
3.19MB
1
从数据中学习贝叶斯网络结构是一个NP-hard问题，提高网络结构学习算法精度是研究的重难点。基于Pearl的因果理论，提出了一种贝叶斯网络结构学习方法，提升了现有算法的准确率。利用改进的Pearl因果效应和BDe评分，学习网络节点优先次序，利用K2算法学习初始网络，并通过BDe评分反向调节、互信息和BDe评分删除边以修正学习结果。实验在贝叶斯网络标准数据集ASIA、ALARM上进行，在样本量为2000~20 000的20组实验中，学习准确率较MMHC算法平均提升16%，准确率标准差较MMHC算法平均缩小17%。实验表明，基于因果效应的方法较MMHC算法有更好的性能。
2022-02-09 03:16:00
1.03MB
1
今天小编就为大家分享一篇pytorch 更改预训练模型网络结构的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-01-21 09:17:02
32KB
1