渐进式网络简化算子有哪些

① 目前网络上流行的算命方式有哪些如何防范被“割韭菜”

像微博和微信这样的平台的发展，使得以新形式向网民展示了诸如算子，占星，紫微斗数和塔罗牌之类的算命方法，甚至一些微型企业也以此为手段吸引流量。然而，在最近的采访中，记者发现“互联网算命”的要价很高，而且还有一些有价值的所谓的救灾物资。网民要当心割韭菜。

记者用演员的照片测试了AI的拍照小程序，结果均为积极的模糊评价。经过测试，发现相当一部分AI照片查看程序对同一张照片具有不同的识别结果，并且大多数测得的答案是排列和组合。上述业内人士表示，当前所谓的AI算命只是一种消遣韭菜的娱乐方式。对于一些要钱的网络算命方式，不要信。还不如去小摊算一下，便宜划算。就不会因为什么风水问题担心受怕。

② 常用的空间域锐化算子有哪些

梯度法，拉普拉斯锐化算子，sobel算大知子，prewitt算子，robert算子，isotropic算子，大仿郑他滚颂们都有自己定义好的模板，只要拿来用就可以了。自己可以去借一本数字图像处理的书来看看，在网上很难回答怎么算。

③ 算子的网络解释算子的网络解释是什么

算子的网络解释是：算子算子是一个函数空间到函数空间上的映射O：X→X。广义上的算子可以推广到任何空间，如内积空间等。
算子的网络解释是：算子算子是一个函数空间到函数空间上的映射O：X→X。广义上的算子可以推广到任何空间，如内积空间等。注音是：ㄙㄨㄢ_ㄗˇ。结构是：算(上下结构)子(独体结构)。拼音是：suànzǐ。
算子的袜喊具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：
一、词语解释【点此查看计划详细内容】
竹制的筹。即算盘。
二、引证解释
⒈竹制的筹。引北魏贾思勰《齐民要术·素食》：“蜜_：生含昌_一斤，_洗，刮去皮。算子切；不患长，大如细漆箸。”石声汉注：“即竹_的筹。”《新五代史·汉臣传·王章》：“此辈与一把算子，未知颠倒，何益於国邪！”⒉即算盘。参见“算盘”。引清黄宗羲《卓母钱孺人墓志铭》：“孺人以弱女子，未明而起，诸事填委，候其指挥，左握算子，右徵市历，官租岁计，转运贮积，会要不爽毫_。”康有为《广艺舟双楫·卑唐》：“至於有唐，虽设书学，士大夫讲之尤甚。然_承陈隋之_，缀其遗绪之一二，不_能变，专讲结构，几若算子，截鹤续_，整齐过甚。”
三、国语词典
算盘。如水浒传有铁算子蒋敬。词语翻译英语operator(math.)_德语Operator(S,Phys)_法语opérateur(math.)_
关于算子的诗词
《卜算子·丙子重阳游吴下，于馀杭章夫人宅见庭前小梅忽放数花》《采桑告老野子咏棋（原调误作卜算子，兹据律改）》《卜算子·卜算词中算》
关于算子的诗句
钱入红牙算子中试作卜算子以寄之渡口看潮生握中算子饶王伯
关于算子的单词

关于算子的成语
算尽锱铢秋后算账计研心算反攻倒算能写会算精打细算胸有成算
关于算子的词语
计研心算划拨清算龟年鹤算能写会算精打细算秋后算账反攻倒算机关算尽神谋妙算算尽锱铢
关于算子的造句
1、以算子最小模为工具，证明了全体闭值域算子在希尔伯特空间中的稠密性。
2、研究了一个多值增算子的不动点问题，获得了几个存在性定理，所获结果推广了已知的结论。
3、运用具有两个参数的算子簇来描述非自治无穷维动力系统的方法，证明了该系统的一致吸引子的存在性。
4、为了解决偏微分方程初值问题和一些实际问题，上世纪中叶数学家提出了算子半群理论。
5、为了简化定制工作流决策解决方案的重用，您不希望将定制字段和表单逻辑直接插入到该表单；相反，您可以利用计算子表单这种方法。
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④ AI面试题第二弹(神经网络基础)

提取主要特征，减小网络参数量，减小计算量

层层传递的梯度>1 梯度爆炸

层层传递的梯度<1 梯度消失

与权重有很大关系，激活函数的影响较小。

每次训练一层隐节点，训练时将上一层隐节点的输出作为输入，而本层隐节点的输出作为下一层隐节点的输入，此过程就是逐层“预训练”（pre-training）；在预训练完成后，再对整个网络进行“微调”（fine-tunning）。Hinton在训练深度信念网络（Deep Belief Networks中，使用了这个方法，在各层预训练完成后，再利用BP算法对整个网络进行训练。

这个方案主要是针对梯度爆炸提出的，其思想是设置一个梯度剪切阈值，然后更新梯度的时候，如果梯度超过这个阈值，那么就将其强制限制在这个范围之内。这可以防止梯度爆炸。

比较常见的是l1l1l1正则，和l2l2l2正则，在各个深度框架中都有相应的API可以使用正则化

反向传播中，经过每一层的梯度会乘以该层的权重。

举个简单例子：

为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合(overfitting)， 过拟合表现在训练好的模型在训练集上肢枯效果很好，但是在测试集上效果差 。也就是说模型的泛化能力弱。

过拟合主要由两个原因造成，数据集太小或模型太复杂

（1）. 数据集扩增（Data Augmentation）

（2）. 改进模型

·Early Stopping。在模型效果比较好的时候便提前停止训练

 ·正则化（regularization）

L1：稀疏参数

L2：更小参数

·Dropout

·多任务学习

深度学习中两种多任务学习模式：隐层参数的硬共享和软共享

硬共享机制是指在所有任务中共享隐藏层，同时保留几个特定任务的输出层来实现。硬共享机制降低了过拟合的风险。多个任务同时学习，模型就越能捕捉到多个任务的同一表示，从而导致模型在原始任务上的过拟合风险越小。

软共享机制是指每个任务有自己的模型，自己的参数。模型参数之间的距离是正则化的，以神闷便保障参数相似性。

见后文

leaky relu

输入是x输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，然后把误差反向传播以决定如何更新参数让网络进行学习。使用Dropout之后，过程变成如下：

（1）首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变（图中虚线为部分临时被删除的神经元）

（2） 然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。

（3）然后继续重复这一过程：

恢复被删掉的神经元（此时被删除的神经元保持原样，而没有被删除的神经元已经有所更新）

从隐藏层神经元中随机选择一个一半大小的子集临时删除掉（备份被删除神经元的参数）。

对一小批训练样本，先前向传播然后反向传播损失并根据随机梯度下降法更新参数（w，b） （没有被删除的那一部分参数得到更新，删除的神经元参数保游饥弯持被删除前的结果）。

不断重复这一过程。

没有对数据进行归一化

忘记检查输入和输出

没有对数据进行预处理

没有对数据正则化

使用过大的样本

使用不正确的学习率

在输出层使用错误的激活函数

网络中包含坏梯度

初始化权重错误

过深的网络

隐藏单元数量错误

网络设计不合理(任务-网络不匹配)

机器学习有个很重要的假设：就是假设训练数据和测试数据是满足独立同分布的，这保障了通过训练数据获得的优秀模型也能够在测试集获得好的效果。但是在机器学习训练中输入层的每个批量(X,Y)中X的分布是不一致的，并且神经网络的隐藏层的输入分布在每次训练迭代中发生变化。 BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。

BN的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前(激活前)的 输入值 （就是那个x=WU+B，U是输入） 随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近 （对于Sigmoid函数来说，意味着激活输入值WU+B是大的负值或正值），所以这 导致反向传播时低层神经网络的梯度消失 ，这是训练深层神经网络收敛越来越慢的 本质原因 ， 而BN就是通过一定的规范化手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为0方差为1的标准正态分布 ，其实就是把越来越偏的分布强制拉回比较标准的分布，这样使得激活输入值落在非线性函数对输入比较敏感的区域，这样输入的小变化就会导致损失函数较大的变化，意思是 这样让梯度变大，避免梯度消失问题产生，而且梯度变大意味着学习收敛速度快，能大大加快训练速度。

但是接下来的问题是：如果都通过BN，那么不就跟把非线性函数替换成线性函数效果相同了，意味着网络的非线性表达能力下降了， 所以BN为了保证非线性的获得，对变换后的满足均值为0方差为1的x又进行了scale加上shift操作(y=scale*x+shift)， 每个神经元增加了两个参数scale和shift参数，这两个参数是通过训练学习到的，意思是通过scale和shift把这个值从标准正态分布左移或者右移一点并长胖一点或者变瘦一点，每个实例挪动的程度不一样，这样等价于激活前的值经过标准正太分布归一化后再从正中心周围的线性区往非线性区动了动。核心思想应该是想找到一个线性和非线性的较好平衡点，既能享受非线性的较强表达能力的好处，又避免太靠非线性区两头使得网络收敛速度太慢

Batch Normalization 好处：（1）提高了训练速度，收敛速度也大大加快（2）另外调参过程也简单多了，对于初始化要求没那么高，而且可以使用大的学习率等 (3)可以防止梯度消失（4）BN类似于Dropout的一种防止过拟合的正则化表达方式，可以有效防止过拟合，不用太依赖dropou和正则化

以下情况最好不要使用BN：（1）数据不平衡（2）batch_size太小

batch_size是机器学习中的一个重要参数，决定了梯度下降的方向，如果数据集比较小，完全可以采用全数据集的形式计算梯度，由全数据集确定的梯度方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。对于大型数据集则需要使用mini-batch_size，因为随着数据集的海量增长和内存限制，一次性载入所有的数据进来变得越来越不可行。

当batch_size=1,即在线学习，模型难以达到收敛 。

合理增加batch_size好处 ：

（1）内存利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高

（2）跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。

（3）在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小

盲目增大 Batch_Size 坏处 ：

（1）内存利用率提高了，但是内存容量可能撑不住了

（2）跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，要想达到相同精度所需要的 epoch 数量越来越多，花费的时间越长

（3）大的batchsize收敛到sharp minimum，而小的batchsize收敛到flat minimum，后者具有更好的泛化能力。

总之batchsize在变得很大(超过一个临界点)时，会降低模型的泛化能力。在这个临界点之下，模型的性能变换随batch size通常没有学习率敏感

    目标所在的真实框(ground truth) 与算法预测的目标所在的框(bounding box)的交集与并集的比值，我们会用IOU阈值来判定预测的bounding box是否有效。一般阈值会设定在0.5，当IOU的值大于等于0.5时，我们会把这个预测的bounding box 归为正类，而小于0.5的归为负类。

牛顿法使用的是目标函数的二阶导数，在高维情况下这个Hessian（n*n维度）矩阵非常大，计算复杂度是n*n，计算和存储都是问题

（1） 通过控制卷积核个数实现升维或者降维，从而减少模型参数和计算量

（2） 用于不同channel上特征的融合

（3）1x1的卷积相当于全连接层的计算过程，并且加入了非线性激活函数，从而增加了网络的非线性，使得网络可以表达更加复杂的特征。

它能够把输入的连续实值变换为0和1之间的输出，如果是非常大的负数，那么输出就是0；如果是非常大的正数，输出就是1

缺点：

（1）函数的饱和区，导致梯度几乎为0，造成梯度消失问题

（2）Sigmoid 的 output 不是0均值，具体解释见 https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893

（3）其解析式中含有幂运算，计算机求解时相对来讲比较耗时。对于规模比较大的深度网络，这会较大地增加训练时间。

它解决了Sigmoid函数的不是零均值输出问题，然而，梯度消失（gradient vanishing）的问题和幂运算的问题仍然存在。

(1)在正区间解决了梯度消失的问题

(2）函数简单，计算速度快，收敛速度远快于sigmoid和tanh

缺点：

（1）Relu函数输出不是0均值

（2）神经元坏死问题：指的是某些神经元可能永远不会被激活，导致相应的参数永远不能被更新，有两个主要原因导致这种状况发生

        (1) 非常不幸的参数初始化，这种情况比较少见 

        (2) learning rate太高导致在训练过程中参数更新太大，不幸使网络进入这种状态。解决方法是可以采用Xavier初始化方法，以及避免将learning rate设置太大或使用adagrad等自动调节learning rate的算法

为了解决ReLU函数带来的神经元坏死问题 ， 提出了将ReLU的前半段设为αx，α通常设为0.01，，另外一种直观的想法是基于参数的方法PReLU函数， α可由方向传播算法学习出来。

ELU也是为解决ReLU存在的问题而提出，显然，ELU有ReLU的基本所有优点，以及：（1）不会有神经元坏死现象（2）函数输出均值接近于0

但是ELU的小问题就是计算量稍微有点大。

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

2、使用Batch Normalizaion(批量归一化)

3、使用残差网络

4、预训练加微调

1、梯度裁剪

2、权重正则化

两个3x3的卷积核的感受野比5x5的卷积核的感受野大，在保持相同感受野的同时，用3x3的卷积核可以提升网络的深度，可以很明显的减少计算量。

1、局部连接

2、权值共享：减小参数量

3、池化操作：增大感受野

4、多层次结构：可以提取low-level以及high-level的信息

1、数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势。

2、数据集没有局部相关特性，目前深度学习表现比较好的领域主要是图像／语音／自然语言处理等领域，这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数据中单词组合成句子，这些特征元素的组合一旦被打乱，表示的含义同时也被改变。对于没有这样的局部相关性的数据集，不适于使用深度学习算法进行处理。举个例子：预测一个人的健康状况，相关的参数会有年龄、职业、收入、家庭状况等各种元素，将这些元素打乱，并不会影响相关的结果。

作用 ：对输入的特征图进行压缩，

一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度；

一方面进行特征压缩，提取主要特征。

通常来讲，max-pooling的效果更好，虽然max-pooling和average-pooling都对数据做了下采样，但是 max-pooling感觉更像是做了特征选择，选出了分类辨识度更好的特征，提供了非线性 。 pooling的主要作用一方面是去掉冗余信息，一方面要保留feature map的特征信息，在分类问题中，我们需要知道的是这张图像有什么object，而不大关心这个object位置在哪，在这种情况下显然max pooling比average pooling更合适。在 网络比较深的地方，特征已经稀疏了，从一块区域里选出最大的，比起这片区域的平均值来，更能把稀疏的特征传递下去 。

average-pooling更强调对整体特征信息进行一层下采样，在减少参数维度的贡献上更大一点，更多的体现在 信息的完整传递这个维度 上，在一个很大很有代表性的模型中，比如说DenseNet中的模块之间的连接大多采用average-pooling，在减少维度的同时，更有利信息传递到下一个模块进行特征提取。

average-pooling在 全局平均池化操作 中应用也比较广，在ResNet和Inception结构中最后一层都使用了平均池化。有的时候在模型接近 分类器的末端使用全局平均池化还可以代替Flatten操作 ，使输入数据变成一位向量。

CNN网络中另外一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling操作使得feature map的尺寸变化，假如做2×2的池化（步长也为2），假设那么第l+1层的feature map有16个梯度，那么第l层就会有64个梯度，这使得梯度无法对位的进行传播下去。其实解决这个问题的思想也很简单，就是把1个像素的梯度传递给4个像素，但是需要保证传递的loss（或者梯度）总和不变。根据这条原则，mean pooling和max pooling的反向传播也是不同的

mean pooling的前向传播就是把一个patch中的值求取平均来做pooling，那么反向传播的过程也就是把 某个元素的梯度等分为n份分配给前一层，这样就保证池化前后的梯度（残差）之和保持不变 ，图示如下 ：

（2） max pooling

max pooling也要满足梯度之和不变的原则 ，max pooling的前向传播是把patch中最大的值传递给后一层，而其他像素的值直接被舍弃掉。那么 反向传播也就是把梯度直接传给前一层某一个像素，而其他像素不接受梯度，也就是为0。 所以max pooling操作和mean pooling操作不同点在于需要记录下池化操作时到底哪个像素的值是最大，也就是max id，这个变量就是记录最大值所在位置的，因为在反向传播中要用到，那么假设前向传播和反向传播的过程就如下图所示 ：

28、细粒度分类

29、LSTM&RNN

30、解释LSTM结构（相对于RNN）的好处

31、RNN的梯度消失原因和解决办法

32、Object Detection

33、Unet的介绍

34、FCN和Unet的区别

35、RCNN系列的算法流程和区别

36、Fast RCNN中 bbox 回归的损失函数什么

37、解释 ROI Pooling 和 ROI Align

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

39、解释 FPN

40、解释 ROI Align

41、简述 YOLO 和 SSD

42、简述 Hough 直线检测、Sobel 边缘检测算法流程

43、Mask RCNN中的anchors如何判定为正负样本

44、简述 NMS 算法流程

45、attention起源是用在哪里？pixel还是frame，是soft还是hard

46、anchor的正负样本比是多少

47、算法和激活函数等

48、BN的原理和作用

49、BN层反向传播，怎么求导

50、BN 的作用和缺陷，以及针对batch_size小的情况的改进（GN）

51、BN层，先加BN还是激活，有什么区别

52、手推BP

53、优化算法举例和他们的区别（SGD、SGDM、RMSprop、Adam）

54、随机梯度下降和梯度下降

55、训练不收敛的原因有哪些

56、简述 SVM 流程、核函数寻参及常见的核函数举例

57、batch_size 和 learning rate 的关系（怎么平衡和调整二者）

58、解释过拟合和欠拟合，以及解决方法

59、激活函数有哪些，各自区别

60、损失函数有哪些

61、Sigmoid 和 ReLu 对比（各自优缺点）

62、为什么不用sigmoid而用relu？做出了哪些改进？

63、梯度消失和梯度爆炸的原因和解决方法

64、Precision 和 Recall 的定义

65、精确率高、召回率低是为什么

66、SVM，线性回归和逻辑回归的原理及区别

67、PCA原理，PCA和SVD的区别和联系

68、正则化怎么选择，有哪些方式

69、L1、L2范数，区别

70、boost、Adaboost

71、dropout和batch normalization

72、讲一下决策树和随机森林

73、讲一下GBDT的细节，写出GBDT的目标函数。 GBDT和Adaboost的区别与联系

74、偏差、方差

75、距离度量公式哪些，区别

76、多标签识别怎么做

77、data argumentation怎么处理的

78、数据不均衡怎么处理、只有少量带标签怎么处理

79、权重初始化方法都有哪些

80、权值衰减这个参数怎么设置

81、分类问题有哪些评价指标？每种的适用场景。

82、无监督学习了解哪些

83、图像处理Opencv

84、边缘检测算子有哪些

85、霍夫变换

86、直方图是什么

87、canny算子是怎么做的

88、图像的特征提取有哪些算法，适用范围、优缺点

参考：

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

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

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

⑤ 边缘检测算子有哪些它们各有什么优缺点

边缘检测算子一阶的有Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子， Krisch算子，罗盘算子；而二阶的还有Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点。

Roberts算子
一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，分别为4领域的坐标，且是具有整数像素坐标的输人图像;其中的平方根运算使得该处理类似于人类视觉系统中发生的过程。

Sobel算子
一种一阶微分算子，它利用像素邻近区域的梯度值来计算1个像素的梯度，然后根据一定的绝对值来取舍。

Prewitt算子
Prewitt算子是3*3算子模板。2个卷积核dx ,不要形成了Prewitt算子。与Sobel算子的方法一样，图像中的每个点都用这2个核进行卷积，取最大值作为输出值。

各个算子的优缺点：

Robert算子定位比较精确，但由于不包括平滑，所以对于噪声比较敏感。
Prewitt算子和Sobel算子都是一阶的微分算子，而前者是平均滤波，后者是加权平均滤波且检测的图像边缘可能大于2个像素。这两者对灰度渐变低噪声的图像有较好的检测效果，但是对于混合多复杂噪声的图像，处理效果就不理想了。
LOG滤波器方法通过检测二阶导数过零点来判断边缘点。LOG滤波器中的a正比于低通滤波器的宽度，a越大，平滑作用越显著，去除噪声越好，但图像的细节也损失越大，边缘精度也就越低。所以在边缘定位精度和消除噪声级间存在着矛盾，应该根据具体问题对噪声水平和边缘点定位精度要求适当选取。

⑥ 矩阵的网络解释矩阵的网络解释是什么

矩阵的网络解释是：矩阵（数学术语）在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。关于矩阵相关理论的发展和应用，请参考矩阵理论。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。数值分析的主要分支致力于开发矩阵计算的有效算法，这是一个几个世纪以来的课题，是一个不断扩大的研究领域。矩阵分解方法简化了理论和实际的计算。针对特定矩阵结构（如稀疏矩阵和近角矩阵）定制的算法在有限元方法和其他计算中加快了计算。无限矩阵发生在行星理论和原子理论中。无限矩滑铅阵的一个简单例子是代表一个函数的泰勒级数的导数算子的矩阵。
矩阵的网络解释是：矩阵（数学术语）在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。关于矩阵相关理论的发展和应用，请参考矩阵理论。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。数值分析的主要分支致力于开发矩阵计算的有效算法，这是一个几个世纪以来的课题，是一个不断扩大的研究领域。矩阵分解方法简化了理论和实际的计算。针对特定矩阵结构（如稀疏矩阵和近角矩阵）定制的算法在有限元方法和其他计算中加快了计算。无限矩阵发生在行星理论和原子理论中。无限矩阵的一个简单例子是代表一个函数的泰勒级数的导数算子的矩阵。结构是：矩(左右结构)阵(左右结构)。词性是：名词。注裂消音是：ㄐㄨˇㄓㄣ_。拼音是：jǔzhèn。
矩阵的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：
一、词语解释【点此查看计划详细内容】
矩阵jǔzhèn。(1)数学元素(如联立线性方程的系数)的一组矩形排列之一，服从特殊的代数规律。
二、国语词典
元素以直行及横行，整齐排列成矩形的结构。如数学中常将多个信源好方程式的系数排成矩阵，利用矩阵的运算求解未知数。计算机电路中的矩阵，指的是一组特殊排列的电路，用来加宽讯号处理或配合汇流排传输。
关于矩阵的单词
ixmatrixadjointunitymatrix
关于矩阵的成语
规规矩矩迷魂阵规言矩步蝉声阵阵登锋陷阵循规蹈矩规矩钩绳椎锋陷阵临阵磨枪_规越矩
关于矩阵的词语
循规蹈矩严阵以待规言矩步临阵磨枪矩_绳尺柳营花阵_规越矩文阵雄帅规矩钩绳迷魂阵
关于矩阵的造句
1、二次型化标准形常采用配方法，而二次型化标准形等价于它的矩阵合同对角化，文中利用初等矩阵和初等变换之间的关系。
2、线性转换及线性运算子，特征值扩展，以矩阵表示线性运算子。
3、此方法独特之处是文中设计了一个相当于密码本的位置矩阵表，它很好地解决了通讯双方的密码同步问题。
4、文章用插值矩阵法的常微分方程求解器求解变厚度圆薄板大挠度弯曲问题，提出了对一般方程正则奇点的处理途径。
5、将串联结构的环型谐振滤波器类比为四端口网络，利用传输矩阵法推导出通路和下话路传输函数的通用公式。
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⑦ 多层次渐进式空间采样网络体系设计

结合区位论、空间插值、智能空间推理等知识，多层次渐进式空间采样网络体系主要包括多层次渐进式空间采样网络框架设计、最优样本量获取、采样样点布设等几个方面。

( 一) 多层次渐进式空间采样网络框架设计

当前空间采样网络设计主要包括基于模型的方法和基于设计的方法。基于模型的方法主要采用统计学中采样模型、优化模型等，运用采样网络设计规则 ( 包括克里金方差最小原则、WM 原则等) 自动生成采样网络; 基于设计的方法则主要依据专家对研究区域的先验知识，人工布设采样样点形成采样网络。两种方法均存在一定的不足，基于模型的方法存在一定的不稳定性，基于设计的方法则受专家主观意识的影响。基于此，本研究提出多层次渐进式空间采样网络框架设计技术，集合了基于模型方法和基于设计方法各自的优点，旨在消除采样网络设计过程中客观不确定性和主观不一致性的影响，使得采样网络客观反映研究区的区域特征，提高采样和监测精度。

多层次渐进式空间采样网络框架设计技术充分考虑了研究区存在监测样点布局和不存在监测样点布局两种情况，首先基于采样模型自动计算最优样本量并完成样点布设，然后根据专家的先验知识以及空间采样数据对采样网络进行优化，剔除异常点，从而提高采样精度和效率。

( 二) 最优样本量获取

在总体中抽出一定量的样本，用所抽样本的均值与方差能较好地估计总体的均值与方差，即抽取样本的均值具有足够的精度和较大概率近似于总体均值。

当所研究的属性在统计学上具有正态分布特征时，可构造统计量公式，在专家指导下( 包括专家对于研究区的先验知识和预采样数据等) 推导出采样需要置信限下的合理采样数:

退化废弃地遥感信息提取研究

式中:η为采样精度;μ为总体均值;σ为标准差;x_n为第n个采样点。

上述样本量为指定采样精度下的最小样本量，从而既保证了采样精度，又提高了采样效率。

(三)采样样点布设

传统的空间采样网络设计较多依靠专家对研究区以及监测指标的先验知识，按着一定的布点方法人工确定样点布局，常用的布点方法包括功能区布点法和几何图形布点法，其中几何图形布点法包括网格布点法、同心圆布点法和扇形布点法。随着抽样理论和地统计学理论的发展，简单随机抽样模型、系统抽样模型和分层抽样模型等抽样模型被广泛应用。

1.简单随机抽样

简单随机抽样是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本，使每个可能的样本被抽中的概率相等。简单随机抽样分为重复抽样和不重复抽样。在重复抽样中，每次抽中的单位仍放回总体，样本中的单位可能不止一次被抽中;不重复抽样中，抽中的单位不再放回总体，样本中的单位只能抽中一次。简单随机抽样的具体方法包括抽签法和随机数字表法。

2.系统抽样

系统抽样是纯随机抽样的变种，先将总体从1～N相继编号，并计算抽样距离K=N/n(N为总体单位总数，n为样本容量)，然后在1～K中抽一随机数k₁作为样本的第一个单位，接着取k₁+K，k₁+2K，…，直至抽够n个单位为止。系统抽样要防止周期性偏差，因为其会降低样本的代表性。

3.分层抽样

又称分类抽样或类型抽样，先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体(层)，然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本。将总体划分为若干个同质层，再在各层内随机抽样或系统抽样，分层抽样的特点是将科学分组法与抽样法结合在一起，分组减小了各抽样层变异性的影响，抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性。

分层抽样根据在同质层内抽样的方式不同，又可分为一般分层抽样和分层比例抽样，一般分层抽样是根据样品变异性大小来确定各层的样本容量，变异性大的层多抽样，变异性小的层少抽样，在事先并不知道样品变异性大小的情况下，通常多采用分层比例抽样。

分层抽样比单纯随机抽样所得到的结果准确性更强，组织管理更方便，而且能保证总体中每一层都有个体被抽到。这样除了能估计总体的参数值，还可以分别估计各个层内的情况，因此分层抽样技术常被采用。

将上述模型应用到空间采样领域，通过引入空间相关系数表征样点之间的空间结构性，结合传统采样模型动态计算最优样本量并进行样点布设，通过专家的指导对布设的样点进行优化，从而使样点布局与指标空间结构基本吻合，提高了采样精度。

⑧ 世界神经网络控制器有导师指导下的学习关键是什么

世界神经网络控制器有导师指导下的学习关键是什么
智能控制问答题终极版
1、执行器是系统的输出，对外界对象发生作用。
2、传感器产生智能系统的输入，传感器用来监测外部环境和系统本身的状态。传感器向感知信息处理单元提供输入。
3、感知信息处理，将传感器得到的原始信息加以处理，并与内部环境模型产生的期望信息进行比较。
4、认知主要用来接收和存储信息、知识、经验和数据，并对他们进行分析、推理作出行动的决策，送至规划和控制部分。
5、通信接口除建立人机之间的联系外，还建立系统各模块之间的联系。
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6、规划和控制是整个系统的核心，它根据给定的任务要求，反馈的信息，以及经验知识，进行自动搜索，推理决策，动作规划，最终产生具体的控制作用。1-2 智能控制系统的特点是什么？答：
1、智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程。
2、智能控制器具有分层信息处理和决策机构。
3、智能控制器具有非线性和变结构特点。
4、智能控制器具有多目标优化能力。
5、智能控制器能够在复杂环境下学习。从功能和行为上分析，智能控制系统应具备以下一条或几条功能特点：
1、自适应功能
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2、自学习功能
3、自组织功能
4、自诊断功能
5、自修复功能1-3 智能控制与传统控制相比较有什么不同？在什么场合下应该选用智能控制策略？答：（1）不同点：
1、涉及的范围：智能控制的范围包括了传统控制的范围。有微分/差分方程描述的系统；有混合系统（离散和连续系统混合、符号和数值系统混合、数字和模拟系统混合）。
2、控制的目标：智能的目标寻求在巨大的不确定环境中，获得整体的优化。因此，智能控制要考虑：故障诊断、系统重构、自组织、自学习能力、多重目标。
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3、系统的结构：控制对象和控制系统的腊轿结合。（2）在什么场合下应该选用智能控制策略。说法一：主要针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性的系统。
说法二：主要针对无法获得精确的数学模型、无法解决建模问题、假设条件与实际不相吻合的系统。2-11 模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么功能？答：（1）组成：输入量模糊化接口、知识库（数据库和规则库）、推理机、输出解模糊接口四部分。（2）功能：
1、模糊化接口测量输入变量和受控系统的输出变量，并把它们映射到一个合适的响应论域的量程，然后精确的输入数据被变换为适当的语言值或模如早糊集合的标示符。
2、知识库涉及应用领域和控制目标的相关知识，
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它由数据库和语言控制规则库组成。数据库为语言控制规则的论域离散化和隶属函数提供必要的定义。语言控制规则标记控制目标和领域专家的控制策略。
3、推理机是模糊控制系统的核心，以模糊概念为基础，模糊控制信息可以通过模糊蕴涵和模糊逻辑的推理规则来获取，并可以实现拟人决策过程。根据模糊输入和模糊控制规则，模糊推理求解模糊关系方程，获取模糊输出。
4、模糊决策接口起到模糊控制的推断作用，并产生一个精确的或非模糊的控制作用。此精确控制作用必须进行逆定标，这一作用是在对受控过程进行控制之前通过量程变换实现的。模糊控制器的结构组成和作用：
一、模糊化接口测量输入变量和受控系统的输
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出变量，并把它们映射到一个合适的响应论域的量程。
二、知识库为语言控制规则的论域离散化和隶属函数提供必要的定义。
三、推理机根据模糊输入和模糊控制规则，模糊推理求解模糊渣局雀关系方程，获得模糊输出。
四、模糊判决接口起到模糊控制的推断作用，并产生一个精确的或非模糊的控制作用。2-12 模糊逻辑控制器常规设计的步骤怎样？应该注意哪些问题？答：（1）原则性步骤：
1、定义输入输出变量
2、定义所有变量的模糊化条件
3、设计控制规则库
4、设计模糊推理机构
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5、选择精确化策略的方法（2）常规设计方法：查表法。
步骤：
1、确定模糊控制器的输入输出变量
2、确定各输入输出变化量的变化范围、量化等级和量化因子
3、在各输入输出语言变量的量化域内定义模糊子集
4、模糊控制规则确定
5、求模糊控制表（3）注意的问题：
1、在定义输入和输出变量时，要考虑到软件实现的限制，一般用于小于10个输入变量时，软件推理还能应付，但当输入变量的数目再增加
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时，就要考虑采用专用模糊逻辑推理集成芯片。
2、确定模糊控制规则的原则是必须保证控制器的输出能够使系统输出响应的动静态特性达到最佳。补充1 模糊集合：定义实际上是将经典集合论中的特征函数表示扩展到用隶属度函数来表示。补充2 隶属度函数：模糊集合的特征函数，实质上反映的事物的渐变性。3-1 神经元的种类有多少？它们的函数关系如何？
答：四种（1）阈值型（2）分段线性型（3） Sigmoid函数型（4）Tan函数型3-3 神经网络按连接方式分有哪几类，按功能分有哪几类？按学习方式分又有哪几类？答：（1）神经网络按连接方式分：
1、前向网络
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2、反馈网络
3、相互结合型网络
4、混合型网络。（2）神经网络按功能分有哪几类？
前向神经网络模型、动态神经网络模型、CMAC神经网络、RBF 神经网络模型。（3）神经网络按按学习方式分又有哪几类？
答：有导师学习（相关学习、纠错学习）和无导师学习。3-7 神经网络控制系统的结构有哪几种？在设计神经控制系统时如何选择最佳的控制结构？答：（1）结构：
1、导师指导下的控制器
2、逆控制器
3、自适应网络控制器
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4、前馈控制结构
5、自适应评价网络
6、混合控制系统。（2）在设计神经网络控制系统时如何选择最佳的控制结构。
不管采用何种神经网络控制结构，要真正实现神经网络智能控制的目的，必须具备一种有效的学习机制来保证神经控制器的
自学习、自适应功能，达到真实意义上的智能控制。补充3 遗传学习算法的几个步骤：
1、群体的初始化
2、评价群体的每一个体的性能
3、选择下一代个体
4、执行简单的操作算子（变异、交叉）
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5、评价下一代群体的性能
6、判断终止条件满足否？若否，则转3继续；若满足，则结束。补充4 完成遗传学习算法，必须首先解决以下几个部分的选择问题：
1、编码机制
2、选择机制
3、控制参数选择
4、二进制字符串的群体构成
5、适应度函数计算
6、遗传算子（变异、交叉）的定义。3-8 实现神经控制器有导师学习的关键是什么？答：导师指导下的控制器：为了实现某一控制功能，教会神经网络控制器模拟人做同样一件任
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务的操作行为。神经网络控制结构的学习样本直接取自于专家的控制经验。神经网络的输入信号来自传感器的信息和命令信号。神经网络的输出是系统的控制信号。一旦神经网络的训练达到了能够充

⑨ matlab 图像算法中，常见的滤波的算子有哪些

1. 平滑滤波（模乎粗糊）

2. 高斯模糊滤波（模糊图像）

3. 中值滤波正嫌（消除高噪声点）

4. 拉普拉斯滤波（锐化）

5. 其他还岁清镇有双边滤波等