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算法模型自动超参数优化方法

什么是超参数? 学习器模型中一般有两类参数,一类是可以从数据中学习估计得到,我们称为参数(Parameter)。还有一类参数时无法从数据中估计,只能靠人的经验进行设计指定,我们称为超参数(Hyper parameter)。超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。相反,其他参数的值通过训练得出。

  • 2021-03-24
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三阶隐马氏模型算法及其与一阶隐马氏模型的关系

为了考虑更多的统计特征,提出了类阶隐马氏模型, 其中状态转移 和输出观测同时取决于当前状态和前面两个状态。研究和推导了这类三阶隐马氏模型中估值问题的向前向后 算法、解码问题的Viterbi算法 和学习问题的Base-Wech算法,对此类阶隐马氏权型。 构造了个与之等价的一 阶隐马氏模型, 提出并证明了它们的等价性定理。研究结果丰富了隐马氏模型的算法理论,可为共实际应用提供更好的方法。

  • 2021-04-18
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中移咨询-数智化转型咨询白皮书(2024)

党中央、国务院高度重视数字经济发展,习近平总书记强调“要以科技创新推动产业创新,加快发展新质生产力;要大力推进新型工业化,发展数字经济,加快推动人工智能发展”,为我国数字经济发展指明了方向。

  • 2024-10-22
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北京市政务服务领域区块链应用创新蓝皮书

蓝皮书从“新基建”、数字政府建设、推进国家治理体系和治理能力现代化等角度,肯定了北京市政务服务领域区块链建设的必要性、可行性和重要价值。由于其技术内生的信任机制,区块链是“新基建”中的“可信”信息基础设施,在新一代融合信息技术中发挥着关键作用。大力推进政务服务领域区块链应用,有利于进一步提高政务服务数据共享和业务协同效率、促进“可编程政务”发展,有利于推进“互联网+政务服务”、助力政府数字化转型,有利于创新政府管理方式、构建新型社会治理体系。

  • 2021-06-29
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从浅层模型到深度模型:概览机器学习优化算法

本篇论文旨在介绍关于将最优化方法应用于机器学习的关键模型、算法、以及一些开放性问题。这篇论文是写给有一定知识储备的读者,尤其是那些熟悉基础优化算法但是不了解机器学习的读者。首先,我们推导出一个监督学习问题的公式,并说明它是如何基于上下文和基本假设产生各种优化问题。然后,我们讨论这些优化问题的一些显著特征,重点讨论 logistic 回归和深层神经网络训练的案例。本文的后半部分重点介绍几种优化算法,首先是凸 logistic 回归,然后讨论一阶方法,包括了随机梯度法(SGD)、方差缩减随机方法(variance reducing stochastic method)和二阶方法的使用。最后,我们将讨论如何将这些方法应用于深层神经网络的训练,并着重描述这些模型的复杂非凸结构所带来的困难。

  • 2021-04-18
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绿盟工控漏洞扫描系统产品白皮书

绿盟科技集团股份有限公司 ( 以下简称绿盟科技 ), 成立于 2000 年 4 月 , 总部位于北京。绿盟科技在国内设有 40 多个分支机构 , 为政 府、运营商、金融、能源、互联网以及教育、医疗等行业用户 , 提供全线网 络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国 硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡设立海外子公司 , 深入开展全球业务 , 打造全球网络安全行业的中国品牌。

  • 2022-01-19
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企业数字化能力和运营效果成熟度模型

在“2021数字化转型发展高峰论坛”上,中国信通院创新性的提出了“企业数字化转型发展双曲线”,即转型者曲线和赋能者曲线。具体来说:对于数字原生程度较低的企业,往往遵循转型者曲线路径,现阶段数字应用水平相对较低,有一个长期的转型过程,但其中有些转型比较快的企业,达到一定水平后将转变为赋能者;对于数字原生程度较高的企业,更多的是赋能者的角色,目前数字应用水平相对较高,但自身的数字化发展没有停止,将持续关注自身的转型,同时兼具转型者和赋能者双重身份,转型和赋能将交替发展。

  • 2021-04-11
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数据中心白皮书(2022年)-中国信通院

在数字经济时代,算力正在成为一种新的生产力,广泛融合到社会生产生活的各个方面,为千行百业的数字化转型提供基础动力。数据中心是算力的物理承载,是数字化发展的关键基础设施。

  • 2024-06-04
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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