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172.
In the training of feedforward neural networks,it is usually suggested that the initial weights should be small in magnitude in order to prevent premature saturation.The aim of this paper is to point out the other side of the story:In some cases,the gradient of the error functions is zero not only for infinitely large weights but also for zero weights.Slow convergence in the beginning of the training procedure is often the result of sufficiently small initial weights.Therefore,we suggest that,in these cases,the initial values of the weights should be neither too large,nor too small.For instance,a typical range of choices of the initial weights might be something like(0.4,0.1) ∪(0.1,0.4),rather than(0.1,0.1) as suggested by the usual strategy.Our theory that medium size weights should be used has also been extended to a few commonly used transfer functions and error functions.Numerical experiments are carried out to support our theoretical findings. 相似文献
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Online learners are individuals,and their learning abilities,knowledge,and learning performance differ substantially and are ever changing.These individual characteristics pose considerable challenges to online learning courses.In this paper,we propose an online course generation and evolution approach based on genetic algorithms to provide personalized learning.The courses generated consider not only the difficulty level of a concept and the time spent by an individual learner on the concept,but also the changing learning performance of the individual learner during the learning process.We present a layered topological sort algorithm,which converges towards an optimal solution while considering multiple objectives.Our general approach makes use of the stochastic convergence of genetic algorithms.Experimental results show that the proposed algorithm is superior to the free browsing learning mode typically enabled by online learning environments because of the precise selection of learning content relevant to the individual learner,which results in good learning performance. 相似文献
174.
郭崎 《计算机辅助设计与图形学学报》2012,24(5):690-698
如何生成高质量的验证激励是功能验证中的核心问题之一.随着功能验证的不断进行,验证激励的有效性也随之降低.为了提高验证激励的质量,提出一种在线筛选技术来处理验证激励.该技术采用单分类支持向量机来在线地构建分类器,以对新生成的验证激励是否冗余进行预测,如果是冗余的,则不进入仿真阶段进行仿真.在此基础上,进一步提出指令序列核函数来衡量不同指令序列的相似程度.实验结果表明,与约束随机生成技术相比,文中技术可以减少约83%的验证激励及79%的验证时间. 相似文献
175.
176.
刘锋 《电脑编程技巧与维护》2012,(16):148-148,171
公共计算机教学由于新生计算机水平参差不齐,部分院校教学方法传统等原因导致学生学习兴趣不高、教学质量低,严重影响人才培养质量。公共计算机网络自主学习平台为高职院校学生提供了一个不受时间和地点限制,个性化、自主化的学习环境,能有效激发和维持学生对计算机的学习兴趣,培养学生自主学习意识,从而有效提高学生信息化处理的能力和综合运用能力。 相似文献
177.
陈斌 《电脑编程技巧与维护》2012,(16):146-147,154
简要介绍了德国双元制职业教育理论以及传统学科体系的课程模式的弊端,详细阐述了基于工作过程导向的《网络设备配置与管理》课程开发,包括整体改革思路、行动领域、学习领域、学习情境,以及教学过程等。 相似文献
178.
吴湉 《电脑编程技巧与维护》2012,(14):140-140,144
提高学生的综合素养,培养学生的终身学习能力正成为教育的重要目标,探究式学习受到越来越多教育工作者的重视。结合近年来在信息技术课堂开展探究式学习的教学实践谈一些体会和思考。 相似文献
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针对等比例剪枝导致的重要卷积层剪枝过度、残留大量冗余参数以及精度损失较大的问题,在FPGM剪枝策略基础上融入灵敏度分析进行网络剪枝。算法采用精度反馈来分析每一层卷积层的重要性,控制单层剪枝比例分析每一层不同剪枝比例对精度损失的影响,获取各个卷积层的灵敏度;结合FPGM策略分析卷积层内卷积核的重要程度按灵敏度的剪枝比例剪掉不重要的卷积核,达到对神经网络进行有效剪枝的目的。实验结果表明,所提方法在MobileNet-v1和ResNet50上剪枝率为50%的情况下,精确度仅下降1.56%和0.11%;所提方法在精度损失一致下,ResNet50上具有更高剪枝率和更低计算量。 相似文献
180.