漸進式網路簡化運算元有哪些

① 目前網路上流行的算命方式有哪些如何防範被「割韭菜」

像微博和微信這樣的平台的發展，使得以新形式向網民展示了諸如運算元，占星，紫微斗數和塔羅牌之類的算命方法，甚至一些微型企業也以此為手段吸引流量。然而，在最近的采訪中，記者發現“互聯網算命”的要價很高，而且還有一些有價值的所謂的救災物資。網民要當心割韭菜。

記者用演員的照片測試了AI的拍照小程序，結果均為積極的模糊評價。經過測試，發現相當一部分AI照片查看程序對同一張照片具有不同的識別結果，並且大多數測得的答案是排列和組合。上述業內人士表示，當前所謂的AI算命只是一種消遣韭菜的娛樂方式。對於一些要錢的網路算命方式，不要信。還不如去小攤算一下，便宜劃算。就不會因為什麼風水問題擔心受怕。

② 常用的空間域銳化運算元有哪些

梯度法，拉普拉斯銳化運算元，sobel算大知子，prewitt運算元，robert運算元，isotropic運算元，大仿鄭他滾頌們都有自己定義好的模板，只要拿來用就可以了。自己可以去借一本數字圖像處理的書來看看，在網上很難回答怎麼算。

③ 運算元的網路解釋運算元的網路解釋是什麼

運算元的網路解釋是：運算元運算元是一個函數空間到函數空間上的映射O：X→X。廣義上的運算元可以推廣到任何空間，如內積空間等。
運算元的網路解釋是：運算元運算元是一個函數空間到函數空間上的映射O：X→X。廣義上的運算元可以推廣到任何空間，如內積空間等。注音是：ㄙㄨㄢ_ㄗˇ。結構是：算(上下結構)子(獨體結構)。拼音是：suànzǐ。
運算元的襪喊具體解釋是什麼呢，我們通過以下幾個方面為您介紹：
一、詞語解釋【點此查看計劃詳細內容】
竹製的籌。即算盤。
二、引證解釋
⒈竹製的籌。引北魏賈思勰《齊民要術·素食》：「蜜_：生含昌_一斤，_洗，颳去皮。運算元切；不患長，大如細漆箸。」石聲漢註：「即竹_的籌。」《新五代史·漢臣傳·王章》：「此輩與一把運算元，未知顛倒，何益於國邪！」⒉即算盤。參見「算盤」。引清黃宗羲《卓母錢孺人墓誌銘》：「孺人以弱女子，未明而起，諸事填委，候其指揮，左握運算元，右徵市歷，官租歲計，轉運貯積，會要不爽毫_。」康有為《廣藝舟雙楫·卑唐》：「至於有唐，雖設書學，士大夫講之尤甚。然_承陳隋之_，綴其遺緒之一二，不_能變，專講結構，幾若運算元，截鶴續_，整齊過甚。」
三、國語詞典
算盤。如水滸傳有鐵運算元蔣敬。詞語翻譯英語operator(math.)_德語Operator(S,Phys)_法語opérateur(math.)_
關於運算元的詩詞
《卜運算元·丙子重陽游吳下，於餘杭章夫人宅見庭前小梅忽放數花》《採桑告老野子詠棋（原調誤作卜運算元，茲據律改）》《卜運算元·卜算詞中算》
關於運算元的詩句
錢入紅牙運算元中試作卜運算元以寄之渡口看潮生握中運算元饒王伯
關於運算元的單詞

關於運算元的成語
算盡錙銖秋後算賬計研心算反攻倒算能寫會算精打細算胸有成算
關於運算元的詞語
計研心算劃撥清算龜年鶴算能寫會算精打細算秋後算賬反攻倒算機關算盡神謀妙算算盡錙銖
關於運算元的造句
1、以運算元最小模為工具，證明了全體閉值域運算元在希爾伯特空間中的稠密性。
2、研究了一個多值增運算元的不動點問題，獲得了幾個存在性定理，所獲結果推廣了已知的結論。
3、運用具有兩個參數的運算元簇來描述非自治無窮維動力系統的方法，證明了該系統的一致吸引子的存在性。
4、為了解決偏微分方程初值問題和一些實際問題，上世紀中葉數學家提出了運算元半群理論。
5、為了簡化定製工作流決策解決方案的重用，您不希望將定製欄位和表單邏輯直接插入到該表單；相反，您可以利用計運算元表單這種方法。
點此查看更多關於運算元的詳細信息

④ AI面試題第二彈(神經網路基礎)

提取主要特徵，減小網路參數量，減小計算量

層層傳遞的梯度>1 梯度爆炸

層層傳遞的梯度<1 梯度消失

與權重有很大關系，激活函數的影響較小。

每次訓練一層隱節點，訓練時將上一層隱節點的輸出作為輸入，而本層隱節點的輸出作為下一層隱節點的輸入，此過程就是逐層「預訓練」（pre-training）；在預訓練完成後，再對整個網路進行「微調」（fine-tunning）。Hinton在訓練深度信念網路（Deep Belief Networks中，使用了這個方法，在各層預訓練完成後，再利用BP演算法對整個網路進行訓練。

這個方案主要是針對梯度爆炸提出的，其思想是設置一個梯度剪切閾值，然後更新梯度的時候，如果梯度超過這個閾值，那麼就將其強制限制在這個范圍之內。這可以防止梯度爆炸。

比較常見的是l1l1l1正則，和l2l2l2正則，在各個深度框架中都有相應的API可以使用正則化

反向傳播中，經過每一層的梯度會乘以該層的權重。

舉個簡單例子：

為了得到一致假設而使假設變得過度復雜稱為過擬合(overfitting)， 過擬合表現在訓練好的模型在訓練集上肢枯效果很好，但是在測試集上效果差 。也就是說模型的泛化能力弱。

過擬合主要由兩個原因造成，數據集太小或模型太復雜

（1）. 數據集擴增（Data Augmentation）

（2）. 改進模型

·Early Stopping。在模型效果比較好的時候便提前停止訓練

 ·正則化（regularization）

L1：稀疏參數

L2：更小參數

·Dropout

·多任務學習

深度學習中兩種多任務學習模式：隱層參數的硬共享和軟共享

硬共享機制是指在所有任務中共享隱藏層，同時保留幾個特定任務的輸出層來實現。硬共享機制降低了過擬合的風險。多個任務同時學習，模型就越能捕捉到多個任務的同一表示，從而導致模型在原始任務上的過擬合風險越小。

軟共享機制是指每個任務有自己的模型，自己的參數。模型參數之間的距離是正則化的，以神悶便保障參數相似性。

見後文

leaky relu

輸入是x輸出是y，正常的流程是：我們首先把x通過網路前向傳播，然後把誤差反向傳播以決定如何更新參數讓網路進行學習。使用Dropout之後，過程變成如下：

（1）首先隨機（臨時）刪掉網路中一半的隱藏神經元，輸入輸出神經元保持不變（圖中虛線為部分臨時被刪除的神經元）

（2） 然後把輸入x通過修改後的網路前向傳播，然後把得到的損失結果通過修改的網路反向傳播。一小批訓練樣本執行完這個過程後，在沒有被刪除的神經元上按照隨機梯度下降法更新對應的參數（w，b）。

（3）然後繼續重復這一過程：

恢復被刪掉的神經元（此時被刪除的神經元保持原樣，而沒有被刪除的神經元已經有所更新）

從隱藏層神經元中隨機選擇一個一半大小的子集臨時刪除掉（備份被刪除神經元的參數）。

對一小批訓練樣本，先前向傳播然後反向傳播損失並根據隨機梯度下降法更新參數（w，b） （沒有被刪除的那一部分參數得到更新，刪除的神經元參數保游飢彎持被刪除前的結果）。

不斷重復這一過程。

沒有對數據進行歸一化

忘記檢查輸入和輸出

沒有對數據進行預處理

沒有對數據正則化

使用過大的樣本

使用不正確的學習率

在輸出層使用錯誤的激活函數

網路中包含壞梯度

初始化權重錯誤

過深的網路

隱藏單元數量錯誤

網路設計不合理(任務-網路不匹配)

機器學習有個很重要的假設：就是假設訓練數據和測試數據是滿足獨立同分布的，這保障了通過訓練數據獲得的優秀模型也能夠在測試集獲得好的效果。但是在機器學習訓練中輸入層的每個批量(X,Y)中X的分布是不一致的，並且神經網路的隱藏層的輸入分布在每次訓練迭代中發生變化。 BatchNorm就是在深度神經網路訓練過程中使得每一層神經網路的輸入保持相同分布的。

BN的基本思想其實相當直觀：因為深層神經網路在做非線性變換前(激活前)的 輸入值 （就是那個x=WU+B，U是輸入） 隨著網路深度加深或者在訓練過程中，其分布逐漸發生偏移或者變動，之所以訓練收斂慢，一般是整體分布逐漸往非線性函數的取值區間的上下限兩端靠近 （對於Sigmoid函數來說，意味著激活輸入值WU+B是大的負值或正值），所以這 導致反向傳播時低層神經網路的梯度消失 ，這是訓練深層神經網路收斂越來越慢的 本質原因 ， 而BN就是通過一定的規范化手段，把每層神經網路任意神經元這個輸入值的分布強行拉回到均值為0方差為1的標准正態分布 ，其實就是把越來越偏的分布強制拉回比較標準的分布，這樣使得激活輸入值落在非線性函數對輸入比較敏感的區域，這樣輸入的小變化就會導致損失函數較大的變化，意思是 這樣讓梯度變大，避免梯度消失問題產生，而且梯度變大意味著學習收斂速度快，能大大加快訓練速度。

但是接下來的問題是：如果都通過BN，那麼不就跟把非線性函數替換成線性函數效果相同了，意味著網路的非線性表達能力下降了， 所以BN為了保證非線性的獲得，對變換後的滿足均值為0方差為1的x又進行了scale加上shift操作(y=scale*x+shift)， 每個神經元增加了兩個參數scale和shift參數，這兩個參數是通過訓練學習到的，意思是通過scale和shift把這個值從標准正態分布左移或者右移一點並長胖一點或者變瘦一點，每個實例挪動的程度不一樣，這樣等價於激活前的值經過標准正太分布歸一化後再從正中心周圍的線性區往非線性區動了動。核心思想應該是想找到一個線性和非線性的較好平衡點，既能享受非線性的較強表達能力的好處，又避免太靠非線性區兩頭使得網路收斂速度太慢

Batch Normalization 好處：（1）提高了訓練速度，收斂速度也大大加快（2）另外調參過程也簡單多了，對於初始化要求沒那麼高，而且可以使用大的學習率等 (3)可以防止梯度消失（4）BN類似於Dropout的一種防止過擬合的正則化表達方式，可以有效防止過擬合，不用太依賴dropou和正則化

以下情況最好不要使用BN：（1）數據不平衡（2）batch_size太小

batch_size是機器學習中的一個重要參數，決定了梯度下降的方向，如果數據集比較小，完全可以採用全數據集的形式計算梯度，由全數據集確定的梯度方向能夠更好地代表樣本總體，從而更准確地朝向極值所在的方向。對於大型數據集則需要使用mini-batch_size，因為隨著數據集的海量增長和內存限制，一次性載入所有的數據進來變得越來越不可行。

當batch_size=1,即在線學習，模型難以達到收斂 。

合理增加batch_size好處 ：

（1）內存利用率提高了，大矩陣乘法的並行化效率提高

（2）跑完一次 epoch（全數據集）所需的迭代次數減少，對於相同數據量的處理速度進一步加快。

（3）在一定范圍內，一般來說 Batch_Size 越大，其確定的下降方向越准，引起訓練震盪越小

盲目增大 Batch_Size 壞處 ：

（1）內存利用率提高了，但是內存容量可能撐不住了

（2）跑完一次 epoch（全數據集）所需的迭代次數減少，要想達到相同精度所需要的 epoch 數量越來越多，花費的時間越長

（3）大的batchsize收斂到sharp minimum，而小的batchsize收斂到flat minimum，後者具有更好的泛化能力。

總之batchsize在變得很大(超過一個臨界點)時，會降低模型的泛化能力。在這個臨界點之下，模型的性能變換隨batch size通常沒有學習率敏感

    目標所在的真實框(ground truth) 與演算法預測的目標所在的框(bounding box)的交集與並集的比值，我們會用IOU閾值來判定預測的bounding box是否有效。一般閾值會設定在0.5，當IOU的值大於等於0.5時，我們會把這個預測的bounding box 歸為正類，而小於0.5的歸為負類。

牛頓法使用的是目標函數的二階導數，在高維情況下這個Hessian（n*n維度）矩陣非常大，計算復雜度是n*n，計算和存儲都是問題

（1） 通過控制卷積核個數實現升維或者降維，從而減少模型參數和計算量

（2） 用於不同channel上特徵的融合

（3）1x1的卷積相當於全連接層的計算過程，並且加入了非線性激活函數，從而增加了網路的非線性，使得網路可以表達更加復雜的特徵。

它能夠把輸入的連續實值變換為0和1之間的輸出，如果是非常大的負數，那麼輸出就是0；如果是非常大的正數，輸出就是1

缺點：

（1）函數的飽和區，導致梯度幾乎為0，造成梯度消失問題

（2）Sigmoid 的 output 不是0均值，具體解釋見 https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893

（3）其解析式中含有冪運算，計算機求解時相對來講比較耗時。對於規模比較大的深度網路，這會較大地增加訓練時間。

它解決了Sigmoid函數的不是零均值輸出問題，然而，梯度消失（gradient vanishing）的問題和冪運算的問題仍然存在。

(1)在正區間解決了梯度消失的問題

(2）函數簡單，計算速度快，收斂速度遠快於sigmoid和tanh

缺點：

（1）Relu函數輸出不是0均值

（2）神經元壞死問題：指的是某些神經元可能永遠不會被激活，導致相應的參數永遠不能被更新，有兩個主要原因導致這種狀況發生

        (1) 非常不幸的參數初始化，這種情況比較少見 

        (2) learning rate太高導致在訓練過程中參數更新太大，不幸使網路進入這種狀態。解決方法是可以採用Xavier初始化方法，以及避免將learning rate設置太大或使用adagrad等自動調節learning rate的演算法

為了解決ReLU函數帶來的神經元壞死問題 ， 提出了將ReLU的前半段設為αx，α通常設為0.01，，另外一種直觀的想法是基於參數的方法PReLU函數， α可由方向傳播演算法學習出來。

ELU也是為解決ReLU存在的問題而提出，顯然，ELU有ReLU的基本所有優點，以及：（1）不會有神經元壞死現象（2）函數輸出均值接近於0

但是ELU的小問題就是計算量稍微有點大。

1、使用不同的激活函數，比如Relu，Leak-Relu，PRelu，elu等激活函數代替sigmoid函數

2、使用Batch Normalizaion(批量歸一化)

3、使用殘差網路

4、預訓練加微調

1、梯度裁剪

2、權重正則化

兩個3x3的卷積核的感受野比5x5的卷積核的感受野大，在保持相同感受野的同時，用3x3的卷積核可以提升網路的深度，可以很明顯的減少計算量。

1、局部連接

2、權值共享：減小參數量

3、池化操作：增大感受野

4、多層次結構：可以提取low-level以及high-level的信息

1、數據集太小，數據樣本不足時，深度學習相對其它機器學習演算法，沒有明顯優勢。

2、數據集沒有局部相關特性，目前深度學習表現比較好的領域主要是圖像／語音／自然語言處理等領域，這些領域的一個共性是局部相關性。圖像中像素組成物體，語音信號中音位組合成單詞，文本數據中單片語合成句子，這些特徵元素的組合一旦被打亂，表示的含義同時也被改變。對於沒有這樣的局部相關性的數據集，不適於使用深度學習演算法進行處理。舉個例子：預測一個人的健康狀況，相關的參數會有年齡、職業、收入、家庭狀況等各種元素，將這些元素打亂，並不會影響相關的結果。

作用 ：對輸入的特徵圖進行壓縮，

一方面使特徵圖變小，簡化網路計算復雜度；

一方面進行特徵壓縮，提取主要特徵。

通常來講，max-pooling的效果更好，雖然max-pooling和average-pooling都對數據做了下采樣，但是 max-pooling感覺更像是做了特徵選擇，選出了分類辨識度更好的特徵，提供了非線性 。 pooling的主要作用一方面是去掉冗餘信息，一方面要保留feature map的特徵信息，在分類問題中，我們需要知道的是這張圖像有什麼object，而不大關心這個object位置在哪，在這種情況下顯然max pooling比average pooling更合適。在 網路比較深的地方，特徵已經稀疏了，從一塊區域里選出最大的，比起這片區域的平均值來，更能把稀疏的特徵傳遞下去 。

average-pooling更強調對整體特徵信息進行一層下采樣，在減少參數維度的貢獻上更大一點，更多的體現在 信息的完整傳遞這個維度 上，在一個很大很有代表性的模型中，比如說DenseNet中的模塊之間的連接大多採用average-pooling，在減少維度的同時，更有利信息傳遞到下一個模塊進行特徵提取。

average-pooling在 全局平均池化操作 中應用也比較廣，在ResNet和Inception結構中最後一層都使用了平均池化。有的時候在模型接近 分類器的末端使用全局平均池化還可以代替Flatten操作 ，使輸入數據變成一位向量。

CNN網路中另外一個不可導的環節就是Pooling池化操作，因為Pooling操作使得feature map的尺寸變化，假如做2×2的池化（步長也為2），假設那麼第l+1層的feature map有16個梯度，那麼第l層就會有64個梯度，這使得梯度無法對位的進行傳播下去。其實解決這個問題的思想也很簡單，就是把1個像素的梯度傳遞給4個像素，但是需要保證傳遞的loss（或者梯度）總和不變。根據這條原則，mean pooling和max pooling的反向傳播也是不同的

mean pooling的前向傳播就是把一個patch中的值求取平均來做pooling，那麼反向傳播的過程也就是把 某個元素的梯度等分為n份分配給前一層，這樣就保證池化前後的梯度（殘差）之和保持不變 ，圖示如下 ：

（2） max pooling

max pooling也要滿足梯度之和不變的原則 ，max pooling的前向傳播是把patch中最大的值傳遞給後一層，而其他像素的值直接被舍棄掉。那麼 反向傳播也就是把梯度直接傳給前一層某一個像素，而其他像素不接受梯度，也就是為0。 所以max pooling操作和mean pooling操作不同點在於需要記錄下池化操作時到底哪個像素的值是最大，也就是max id，這個變數就是記錄最大值所在位置的，因為在反向傳播中要用到，那麼假設前向傳播和反向傳播的過程就如下圖所示 ：

28、細粒度分類

29、LSTM&RNN

30、解釋LSTM結構（相對於RNN）的好處

31、RNN的梯度消失原因和解決辦法

32、Object Detection

33、Unet的介紹

34、FCN和Unet的區別

35、RCNN系列的演算法流程和區別

36、Fast RCNN中 bbox 回歸的損失函數什麼

37、解釋 ROI Pooling 和 ROI Align

38、Mask RCNN中 mask branch 如何接入 Faster RCNN中

39、解釋 FPN

40、解釋 ROI Align

41、簡述 YOLO 和 SSD

42、簡述 Hough 直線檢測、Sobel 邊緣檢測演算法流程

43、Mask RCNN中的anchors如何判定為正負樣本

44、簡述 NMS 演算法流程

45、attention起源是用在哪裡？pixel還是frame，是soft還是hard

46、anchor的正負樣本比是多少

47、演算法和激活函數等

48、BN的原理和作用

49、BN層反向傳播，怎麼求導

50、BN 的作用和缺陷，以及針對batch_size小的情況的改進（GN）

51、BN層，先加BN還是激活，有什麼區別

52、手推BP

53、優化演算法舉例和他們的區別（SGD、SGDM、RMSprop、Adam）

54、隨機梯度下降和梯度下降

55、訓練不收斂的原因有哪些

56、簡述 SVM 流程、核函數尋參及常見的核函數舉例

57、batch_size 和 learning rate 的關系（怎麼平衡和調整二者）

58、解釋過擬合和欠擬合，以及解決方法

59、激活函數有哪些，各自區別

60、損失函數有哪些

61、Sigmoid 和 ReLu 對比（各自優缺點）

62、為什麼不用sigmoid而用relu？做出了哪些改進？

63、梯度消失和梯度爆炸的原因和解決方法

64、Precision 和 Recall 的定義

65、精確率高、召回率低是為什麼

66、SVM，線性回歸和邏輯回歸的原理及區別

67、PCA原理，PCA和SVD的區別和聯系

68、正則化怎麼選擇，有哪些方式

69、L1、L2范數，區別

70、boost、Adaboost

71、dropout和batch normalization

72、講一下決策樹和隨機森林

73、講一下GBDT的細節，寫出GBDT的目標函數。 GBDT和Adaboost的區別與聯系

74、偏差、方差

75、距離度量公式哪些，區別

76、多標簽識別怎麼做

77、data argumentation怎麼處理的

78、數據不均衡怎麼處理、只有少量帶標簽怎麼處理

79、權重初始化方法都有哪些

80、權值衰減這個參數怎麼設置

81、分類問題有哪些評價指標？每種的適用場景。

82、無監督學習了解哪些

83、圖像處理Opencv

84、邊緣檢測運算元有哪些

85、霍夫變換

86、直方圖是什麼

87、canny運算元是怎麼做的

88、圖像的特徵提取有哪些演算法，適用范圍、優缺點

參考：

https://blog.csdn.net/bluesliuf/article/details/89389117

https://zhuanlan.hu.com/p/107279000

https://zhuanlan.hu.com/p/56475281

⑤ 邊緣檢測運算元有哪些它們各有什麼優缺點

邊緣檢測運算元一階的有Roberts Cross運算元，Prewitt運算元，Sobel運算元，Canny運算元， Krisch運算元，羅盤運算元；而二階的還有Marr-Hildreth，在梯度方向的二階導數過零點。

Roberts運算元
一種利用局部差分運算元尋找邊緣的運算元，分別為4領域的坐標，且是具有整數像素坐標的輸人圖像;其中的平方根運算使得該處理類似於人類視覺系統中發生的過程。

Sobel運算元
一種一階微分運算元，它利用像素鄰近區域的梯度值來計算1個像素的梯度，然後根據一定的絕對值來取捨。

Prewitt運算元
Prewitt運算元是3*3運算元模板。2個卷積核dx ,不要形成了Prewitt運算元。與Sobel運算元的方法一樣，圖像中的每個點都用這2個核進行卷積，取最大值作為輸出值。

各個運算元的優缺點：

Robert運算元定位比較精確，但由於不包括平滑，所以對於雜訊比較敏感。
Prewitt運算元和Sobel運算元都是一階的微分運算元，而前者是平均濾波，後者是加權平均濾波且檢測的圖像邊緣可能大於2個像素。這兩者對灰度漸變低雜訊的圖像有較好的檢測效果，但是對於混合多復雜雜訊的圖像，處理效果就不理想了。
LOG濾波器方法通過檢測二階導數過零點來判斷邊緣點。LOG濾波器中的a正比於低通濾波器的寬度，a越大，平滑作用越顯著，去除雜訊越好，但圖像的細節也損失越大，邊緣精度也就越低。所以在邊緣定位精度和消除雜訊級間存在著矛盾，應該根據具體問題對雜訊水平和邊緣點定位精度要求適當選取。

⑥ 矩陣的網路解釋矩陣的網路解釋是什麼

矩陣的網路解釋是：矩陣（數學術語）在數學中，矩陣（Matrix）是一個按照長方陣列排列的復數或實數集合，最早來自於方程組的系數及常數所構成的方陣。這一概念由19世紀英國數學家凱利首先提出。矩陣是高等代數學中的常見工具，也常見於統計分析等應用數學學科中。在物理學中，矩陣於電路學、力學、光學和量子物理中都有應用；計算機科學中，三維動畫製作也需要用到矩陣。矩陣的運算是數值分析領域的重要問題。將矩陣分解為簡單矩陣的組合可以在理論和實際應用上簡化矩陣的運算。對一些應用廣泛而形式特殊的矩陣，例如稀疏矩陣和准對角矩陣，有特定的快速運算演算法。關於矩陣相關理論的發展和應用，請參考矩陣理論。在天體物理、量子力學等領域，也會出現無窮維的矩陣，是矩陣的一種推廣。數值分析的主要分支致力於開發矩陣計算的有效演算法，這是一個幾個世紀以來的課題，是一個不斷擴大的研究領域。矩陣分解方法簡化了理論和實際的計算。針對特定矩陣結構（如稀疏矩陣和近角矩陣）定製的演算法在有限元方法和其他計算中加快了計算。無限矩陣發生在行星理論和原子理論中。無限矩滑鉛陣的一個簡單例子是代表一個函數的泰勒級數的導數運算元的矩陣。
矩陣的網路解釋是：矩陣（數學術語）在數學中，矩陣（Matrix）是一個按照長方陣列排列的復數或實數集合，最早來自於方程組的系數及常數所構成的方陣。這一概念由19世紀英國數學家凱利首先提出。矩陣是高等代數學中的常見工具，也常見於統計分析等應用數學學科中。在物理學中，矩陣於電路學、力學、光學和量子物理中都有應用；計算機科學中，三維動畫製作也需要用到矩陣。矩陣的運算是數值分析領域的重要問題。將矩陣分解為簡單矩陣的組合可以在理論和實際應用上簡化矩陣的運算。對一些應用廣泛而形式特殊的矩陣，例如稀疏矩陣和准對角矩陣，有特定的快速運算演算法。關於矩陣相關理論的發展和應用，請參考矩陣理論。在天體物理、量子力學等領域，也會出現無窮維的矩陣，是矩陣的一種推廣。數值分析的主要分支致力於開發矩陣計算的有效演算法，這是一個幾個世紀以來的課題，是一個不斷擴大的研究領域。矩陣分解方法簡化了理論和實際的計算。針對特定矩陣結構（如稀疏矩陣和近角矩陣）定製的演算法在有限元方法和其他計算中加快了計算。無限矩陣發生在行星理論和原子理論中。無限矩陣的一個簡單例子是代表一個函數的泰勒級數的導數運算元的矩陣。結構是：矩(左右結構)陣(左右結構)。詞性是：名詞。注裂消音是：ㄐㄨˇㄓㄣ_。拼音是：jǔzhèn。
矩陣的具體解釋是什麼呢，我們通過以下幾個方面為您介紹：
一、詞語解釋【點此查看計劃詳細內容】
矩陣jǔzhèn。(1)數學元素(如聯立線性方程的系數)的一組矩形排列之一，服從特殊的代數規律。
二、國語詞典
元素以直行及橫行，整齊排列成矩形的結構。如數學中常將多個信源好方程式的系數排成矩陣，利用矩陣的運算求解未知數。計算機電路中的矩陣，指的是一組特殊排列的電路，用來加寬訊號處理或配合匯流排傳輸。
關於矩陣的單詞
ixmatrixadjointunitymatrix
關於矩陣的成語
規規矩矩迷魂陣規言矩步蟬聲陣陣登鋒陷陣循規蹈矩規矩鉤繩椎鋒陷陣臨陣磨槍_規越矩
關於矩陣的詞語
循規蹈矩嚴陣以待規言矩步臨陣磨槍矩_繩尺柳營花陣_規越矩文陣雄帥規矩鉤繩迷魂陣
關於矩陣的造句
1、二次型化標准形常採用配方法，而二次型化標准形等價於它的矩陣合同對角化，文中利用初等矩陣和初等變換之間的關系。
2、線性轉換及線性運運算元，特徵值擴展，以矩陣表示線性運運算元。
3、此方法獨特之處是文中設計了一個相當於密碼本的位置矩陣表，它很好地解決了通訊雙方的密碼同步問題。
4、文章用插值矩陣法的常微分方程求解器求解變厚度圓薄板大撓度彎曲問題，提出了對一般方程正則奇點的處理途徑。
5、將串聯結構的環型諧振濾波器類比為四埠網路，利用傳輸矩陣法推導出通路和下話路傳輸函數的通用公式。
點此查看更多關於矩陣的詳細信息

⑦ 多層次漸進式空間采樣網路體系設計

結合區位論、空間插值、智能空間推理等知識，多層次漸進式空間采樣網路體系主要包括多層次漸進式空間采樣網路框架設計、最優樣本量獲取、采樣樣點布設等幾個方面。

( 一) 多層次漸進式空間采樣網路框架設計

當前空間采樣網路設計主要包括基於模型的方法和基於設計的方法。基於模型的方法主要採用統計學中采樣模型、優化模型等，運用采樣網路設計規則 ( 包括克里金方差最小原則、WM 原則等) 自動生成采樣網路; 基於設計的方法則主要依據專家對研究區域的先驗知識，人工布設采樣樣點形成采樣網路。兩種方法均存在一定的不足，基於模型的方法存在一定的不穩定性，基於設計的方法則受專家主觀意識的影響。基於此，本研究提出多層次漸進式空間采樣網路框架設計技術，集合了基於模型方法和基於設計方法各自的優點，旨在消除采樣網路設計過程中客觀不確定性和主觀不一致性的影響，使得采樣網路客觀反映研究區的區域特徵，提高采樣和監測精度。

多層次漸進式空間采樣網路框架設計技術充分考慮了研究區存在監測樣點布局和不存在監測樣點布局兩種情況，首先基於采樣模型自動計算最優樣本量並完成樣點布設，然後根據專家的先驗知識以及空間采樣數據對采樣網路進行優化，剔除異常點，從而提高采樣精度和效率。

( 二) 最優樣本量獲取

在總體中抽出一定量的樣本，用所抽樣本的均值與方差能較好地估計總體的均值與方差，即抽取樣本的均值具有足夠的精度和較大概率近似於總體均值。

當所研究的屬性在統計學上具有正態分布特徵時，可構造統計量公式，在專家指導下( 包括專家對於研究區的先驗知識和預采樣數據等) 推導出采樣需要置信限下的合理采樣數:

退化廢棄地遙感信息提取研究

式中:η為采樣精度;μ為總體均值;σ為標准差;x_n為第n個采樣點。

上述樣本量為指定采樣精度下的最小樣本量，從而既保證了采樣精度，又提高了采樣效率。

(三)采樣樣點布設

傳統的空間采樣網路設計較多依靠專家對研究區以及監測指標的先驗知識，按著一定的布點方法人工確定樣點布局，常用的布點方法包括功能區布點法和幾何圖形布點法，其中幾何圖形布點法包括網格布點法、同心圓布點法和扇形布點法。隨著抽樣理論和地統計學理論的發展，簡單隨機抽樣模型、系統抽樣模型和分層抽樣模型等抽樣模型被廣泛應用。

1.簡單隨機抽樣

簡單隨機抽樣是指從總體N個單位中任意抽取n個單位作為樣本，使每個可能的樣本被抽中的概率相等。簡單隨機抽樣分為重復抽樣和不重復抽樣。在重復抽樣中，每次抽中的單位仍放回總體，樣本中的單位可能不止一次被抽中;不重復抽樣中，抽中的單位不再放回總體，樣本中的單位只能抽中一次。簡單隨機抽樣的具體方法包括抽簽法和隨機數字表法。

2.系統抽樣

系統抽樣是純隨機抽樣的變種，先將總體從1～N相繼編號，並計算抽樣距離K=N/n(N為總體單位總數，n為樣本容量)，然後在1～K中抽一隨機數k₁作為樣本的第一個單位，接著取k₁+K，k₁+2K，…，直至抽夠n個單位為止。系統抽樣要防止周期性偏差，因為其會降低樣本的代表性。

3.分層抽樣

又稱分類抽樣或類型抽樣，先將總體的單位按某種特徵分為若干次級總體(層)，然後再從每一層內進行單純隨機抽樣，組成一個樣本。將總體劃分為若干個同質層，再在各層內隨機抽樣或系統抽樣，分層抽樣的特點是將科學分組法與抽樣法結合在一起，分組減小了各抽樣層變異性的影響，抽樣保證了所抽取的樣本具有足夠的代表性。

分層抽樣根據在同質層內抽樣的方式不同，又可分為一般分層抽樣和分層比例抽樣，一般分層抽樣是根據樣品變異性大小來確定各層的樣本容量，變異性大的層多抽樣，變異性小的層少抽樣，在事先並不知道樣品變異性大小的情況下，通常多採用分層比例抽樣。

分層抽樣比單純隨機抽樣所得到的結果准確性更強，組織管理更方便，而且能保證總體中每一層都有個體被抽到。這樣除了能估計總體的參數值，還可以分別估計各個層內的情況，因此分層抽樣技術常被採用。

將上述模型應用到空間采樣領域，通過引入空間相關系數表徵樣點之間的空間結構性，結合傳統采樣模型動態計算最優樣本量並進行樣點布設，通過專家的指導對布設的樣點進行優化，從而使樣點布局與指標空間結構基本吻合，提高了采樣精度。

⑧ 世界神經網路控制器有導師指導下的學習關鍵是什麼

世界神經網路控制器有導師指導下的學習關鍵是什麼
智能控制問答題終極版
1、執行器是系統的輸出，對外界對象發生作用。
2、感測器產生智能系統的輸入，感測器用來監測外部環境和系統本身的狀態。感測器向感知信息處理單元提供輸入。
3、感知信息處理，將感測器得到的原始信息加以處理，並與內部環境模型產生的期望信息進行比較。
4、認知主要用來接收和存儲信息、知識、經驗和數據，並對他們進行分析、推理作出行動的決策，送至規劃和控制部分。
5、通信介面除建立人機之間的聯系外，還建立系統各模塊之間的聯系。
第 1 頁
「驕陽科技」優秀展廳智能控制公司_展廳創意免費咨詢-
最近16分鍾前有人申請相關服務
展廳智能控制，專注中高端展廳設計，設備先進，設計前沿，科技感強三維互動系統，360度全息成像，數字沙盤，VR互動。

點擊立即咨詢，了解更多詳情
咨詢
深圳驕陽視覺創意科.. 廣告
6、規劃和控制是整個系統的核心，它根據給定的任務要求，反饋的信息，以及經驗知識，進行自動搜索，推理決策，動作規劃，最終產生具體的控製作用。1-2 智能控制系統的特點是什麼？答：
1、智能控制系統一般具有以知識表示的非數學廣義模型和以數學模型表示的混合控制過程。
2、智能控制器具有分層信息處理和決策機構。
3、智能控制器具有非線性和變結構特點。
4、智能控制器具有多目標優化能力。
5、智能控制器能夠在復雜環境下學習。從功能和行為上分析，智能控制系統應具備以下一條或幾條功能特點：
1、自適應功能
第 2 頁
2、自學習功能
3、自組織功能
4、自診斷功能
5、自修復功能1-3 智能控制與傳統控制相比較有什麼不同？在什麼場合下應該選用智能控制策略？答：（1）不同點：
1、涉及的范圍：智能控制的范圍包括了傳統控制的范圍。有微分/差分方程描述的系統；有混合系統（離散和連續系統混合、符號和數值系統混合、數字和模擬系統混合）。
2、控制的目標：智能的目標尋求在巨大的不確定環境中，獲得整體的優化。因此，智能控制要考慮：故障診斷、系統重構、自組織、自學習能力、多重目標。
第 3 頁
3、系統的結構：控制對象和控制系統的臘轎結合。（2）在什麼場合下應該選用智能控制策略。說法一：主要針對控制對象及其環境、目標和任務的不確定性和復雜性的系統。
說法二：主要針對無法獲得精確的數學模型、無法解決建模問題、假設條件與實際不相吻合的系統。2-11 模糊邏輯控制器由哪幾部分組成？各完成什麼功能？答：（1）組成：輸入量模糊化介面、知識庫（資料庫和規則庫）、推理機、輸出解模糊介面四部分。（2）功能：
1、模糊化介面測量輸入變數和受控系統的輸出變數，並把它們映射到一個合適的響應論域的量程，然後精確的輸入數據被變換為適當的語言值或模如早糊集合的標示符。
2、知識庫涉及應用領域和控制目標的相關知識，
第 4 頁
它由資料庫和語言控制規則庫組成。資料庫為語言控制規則的論域離散化和隸屬函數提供必要的定義。語言控制規則標記控制目標和領域專家的控制策略。
3、推理機是模糊控制系統的核心，以模糊概念為基礎，模糊控制信息可以通過模糊蘊涵和模糊邏輯的推理規則來獲取，並可以實現擬人決策過程。根據模糊輸入和模糊控制規則，模糊推理求解模糊關系方程，獲取模糊輸出。
4、模糊決策介面起到模糊控制的推斷作用，並產生一個精確的或非模糊的控製作用。此精確控製作用必須進行逆定標，這一作用是在對受控過程進行控制之前通過量程變換實現的。模糊控制器的結構組成和作用：
一、模糊化介面測量輸入變數和受控系統的輸
第 5 頁
出變數，並把它們映射到一個合適的響應論域的量程。
二、知識庫為語言控制規則的論域離散化和隸屬函數提供必要的定義。
三、推理機根據模糊輸入和模糊控制規則，模糊推理求解模糊渣局雀關系方程，獲得模糊輸出。
四、模糊判決介面起到模糊控制的推斷作用，並產生一個精確的或非模糊的控製作用。2-12 模糊邏輯控制器常規設計的步驟怎樣？應該注意哪些問題？答：（1）原則性步驟：
1、定義輸入輸出變數
2、定義所有變數的模糊化條件
3、設計控制規則庫
4、設計模糊推理機構
第 6 頁
5、選擇精確化策略的方法（2）常規設計方法：查表法。
步驟：
1、確定模糊控制器的輸入輸出變數
2、確定各輸入輸出變化量的變化范圍、量化等級和量化因子
3、在各輸入輸出語言變數的量化域內定義模糊子集
4、模糊控制規則確定
5、求模糊控製表（3）注意的問題：
1、在定義輸入和輸出變數時，要考慮到軟體實現的限制，一般用於小於10個輸入變數時，軟體推理還能應付，但當輸入變數的數目再增加
第 7 頁
時，就要考慮採用專用模糊邏輯推理集成晶元。
2、確定模糊控制規則的原則是必須保證控制器的輸出能夠使系統輸出響應的動靜態特性達到最佳。補充1 模糊集合：定義實際上是將經典集合論中的特徵函數表示擴展到用隸屬度函數來表示。補充2 隸屬度函數：模糊集合的特徵函數，實質上反映的事物的漸變性。3-1 神經元的種類有多少？它們的函數關系如何？
答：四種（1）閾值型（2）分段線性型（3） Sigmoid函數型（4）Tan函數型3-3 神經網路按連接方式分有哪幾類，按功能分有哪幾類？按學習方式分又有哪幾類？答：（1）神經網路按連接方式分：
1、前向網路
第 8 頁
2、反饋網路
3、相互結合型網路
4、混合型網路。（2）神經網路按功能分有哪幾類？
前向神經網路模型、動態神經網路模型、CMAC神經網路、RBF 神經網路模型。（3）神經網路按按學習方式分又有哪幾類？
答：有導師學習（相關學習、糾錯學習）和無導師學習。3-7 神經網路控制系統的結構有哪幾種？在設計神經控制系統時如何選擇最佳的控制結構？答：（1）結構：
1、導師指導下的控制器
2、逆控制器
3、自適應網路控制器
第 9 頁
4、前饋控制結構
5、自適應評價網路
6、混合控制系統。（2）在設計神經網路控制系統時如何選擇最佳的控制結構。
不管採用何種神經網路控制結構，要真正實現神經網路智能控制的目的，必須具備一種有效的學習機制來保證神經控制器的
自學習、自適應功能，達到真實意義上的智能控制。補充3 遺傳學習演算法的幾個步驟：
1、群體的初始化
2、評價群體的每一個體的性能
3、選擇下一代個體
4、執行簡單的操作運算元（變異、交叉）
第 10 頁
5、評價下一代群體的性能
6、判斷終止條件滿足否？若否，則轉3繼續；若滿足，則結束。補充4 完成遺傳學習演算法，必須首先解決以下幾個部分的選擇問題：
1、編碼機制
2、選擇機制
3、控制參數選擇
4、二進制字元串的群體構成
5、適應度函數計算
6、遺傳運算元（變異、交叉）的定義。3-8 實現神經控制器有導師學習的關鍵是什麼？答：導師指導下的控制器：為了實現某一控制功能，教會神經網路控制器模擬人做同樣一件任
第 11 頁
務的操作行為。神經網路控制結構的學習樣本直接取自於專家的控制經驗。神經網路的輸入信號來自感測器的信息和命令信號。神經網路的輸出是系統的控制信號。一旦神經網路的訓練達到了能夠充

⑨ matlab 圖像演算法中，常見的濾波的運算元有哪些

1. 平滑濾波（模乎粗糊）

2. 高斯模糊濾波（模糊圖像）

3. 中值濾波正嫌（消除高雜訊點）

4. 拉普拉斯濾波（銳化）

5. 其他還歲清鎮有雙邊濾波等