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101.
深度神经网络训练的实质是初始化权重不断调整的过程,整个训练过程存在耗费时间长、需要数据量大等问题。大量预训练网络由经过训练的权重数据组成,若能发现预训练网络权重分布规律,利用这些规律来初始化未训练网络,势必会减少网络训练时间。通过对AlexNet、ResNet18网络在ImageNet数据集上的预训练模型权重进行概率分布分析,发现该权重分布具备单侧幂律分布的特征,进而使用双对数拟合的方式进一步验证权重的单侧分布服从截断幂律分布的性质。基于该分布规律,结合防止过拟合的正则化思想提出一种标准化对称幂律分布(NSPL)的初始化方法,并基于AlexNet和ResNet32网络,与He初始化的正态分布、均匀分布两种方法在CIFAR10数据集上进行实验对比,结果表明,NSPL方法收敛速度优于正态分布、均匀分布两种初始化方法,且在ResNet32上取得了更高的精确度。 相似文献
102.
103.
为研究仿古建筑双枋?柱组合件的破坏特征及力学性能,选取典型仿古建筑双枋?柱组合件作为模型结构,该 结构采用钢?混凝土组合结构,并在枋?柱连接处设置黏滞阻尼器,采用快速谐波往复荷载形式的加载制度,对3个该 类型结构模型的力学性能进行研究,其中包括2个布设黏滞阻尼器的试件及1个未布设阻尼器的对比试件。在试验 研究的基础上,对其力学性能关键指标进行分析,包括滞回曲线、骨架曲线、延性性能及强度和刚度退化等。分析结 果表明:采用钢?混凝土组合结构及通过合理设置黏滞阻尼器可显著提升仿古建筑关键受力节点的力学性能。布设 黏滞阻尼器后双枋?柱组合件的滞回曲线包络的面积更大,骨架曲线下降段更平缓,变形能力有显著改善。承载能 力提高13.9%~14.1%,延性提高13.0%~18.6%;黏滞阻尼器与结构可协同受力,显著改善结构破坏阶段的变形性 能,提高结构的抗倒塌能力。 相似文献
104.
预测蛋白质二级结构,是当今生物信息学中一个难以解决的问题.由于预测蛋白质二级结构的精度在蛋白质结构研究中起到非常重要的作用,因此在基于KDTICM理论基础上,提出一种基于混合SVM方法的蛋白质二级结构预测算法.该算法有效地利用蛋白质的物化属性和PSI-SEARCH生成的位置特异性打分矩阵作为双层SVM的输入,从而大大地提高了蛋白质二级结构预测的精度.实验比较分析表明,新算法的预测精度和普适性明显优于目前其他典型的预测方法. 相似文献
105.
106.
通过Excel VBA(Visual Basic of Applications)实现在Excel工作表中插入外围数据库中存储的图片文件。 相似文献
107.
108.
介绍了一种基于自动机理论的参数化LTL(parameterized LTL(linear temporal logic),简称PALTL)公式运行时预测监控器构造方法.一方面研究PALTL公式的语法、预测语义、赋值提取以及赋值绑定等重要概念,从语法层面保证公式中参数化变量的正确绑定(binding)和使用(using);另一方面给出参数化预测监控器的概念.它由静态和动态两部分组成,静态部分由参数化Büchi自动机表示,动态部分为当前状态处的变量赋值.在系统运行过程中,预测监控器基于静态部分的参数化Büchi自动机,以on-the-fly的方式在当前状态处动态地提取和绑定变量赋值,递进地验证当前程序运行是否满足指定的参数化性质规约.在该过程中,参数化监控器能够精确地识别被验证性质的最小好/坏前缀. 相似文献
109.
文章介绍了蜜罐技术概况,提供了蜜罐技术的基本结构模型,并就蜜罐技术的应用、存在的问题以及发展趋势进行了分析。 相似文献
110.