3、表征交变电流的物理量

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概述 有人学习能力强,有人学习差.衡量的标准是什么?从结果的角度看 1.能用.能解决问题 2.能延伸.能与其他知识结合,产生新的知识. 3.效率高.能快速提取,不易忘记.如何才能达到这些效果呢?产生心理表征. 定义 心理表征的术语解释是"信息或知识在心理活动中的表现和记载的方式".通俗点说就是关键字,就是在你脑海里出现的那幅画,那幅画就是你对知识的掌控:这幅画面可以抽象.可以具体:可以有层次.可以有逻辑.可以有流程.可以有系统性:或者它是星状分散的.或者它是金字塔结构的.或者它是平面结

梦的表征.抽象的思维 --<梦的解析>读后感 据我所知,人类最擅长的一件事就是抽象了.现在人工智能领域所做的工作,最常见的就是利用各种数学的模型解决一些现实生活中的问题.比如,我做过分析的一些东西:数据挖掘技术里面的聚类和分类.初始接触这些东西时的感觉就是玄之又玄,莫名其妙.当一步步接触之后,给我更多的是一种敬佩之情.敬佩诸如高斯一样的人物,他们是如何抽象这个世界的,他们是如何划分这个世界的.数学是人类精神文明最伟大的产物(为什么不说哲学,哲学是人类思考的根本,是宇宙的本源,我并不将其给予一个

简介 过去几年,深度神经网络在模式识别中占绝对主流.它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法.在语音识别上也有这个趋势了. 虽然结果好,我们也必须思考……它们为什么这么好使? 在这篇文章里,我综述一下在自然语言处理(NLP)上应用深度神经网络得到的一些效果极其显著的成果.我希望能提供一个能解释为何深度神经网络好用的理由.我认为这是个非常简练而优美的视角. 单隐层神经网络 单隐层神经网络有一个普适性(universality):给予足够的隐结点,它可以估算任何函数.这是一个经常被引用的理论,它

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基本思想 通过捕获词与词之间的关系来表征词. 1.基于知识的表征 如WordNet(图1),包含同义词集和上位词集(is a关系). 存在的问题: 原文地址:https://www.cnblogs.com/cherrychenlee/p/8830289.html

原文:https://www.toutiao.com/i6597192035214557710/ 几种新的特征转换思维: 1.数据转换成图像 Kaggle上有一个微软恶意软件分类挑战,它的数据集包含一组已知的恶意软件文件,对于每个文件,原始数据包含文件二进制内容的十六进制表示.此前,参赛者在网上从没接触过类似的数据集,而他们的目标是开发最优分类算法,把测试集中的文件放到各自所属的类别中.比赛冠军的特征方法: 将恶意文件的字节文档看成黑白图像,其中每个字节的像素强度在0-255之间.然而,标准图像

原文地址:https://www.jianshu.com/p/c1e4f42b78d7 一.基于知识的表征 参见图1.1,WordNet中包含同义词集(synonym sets)和上位词(hypernyms, is a关系). 其存在的问题为: 作为资源来说是好的,但是它失去了词间的细微差别: 比如说"good"和"full"同义是需要在一定的上下文中才能成立的. 易错过词的新义,基本不可能时时保持up-to-date: 是人为分的,所以是主观的结果: 需要花费很多