中文题名: | 机器学习综述 |
姓名: | |
保密级别: | 公开 |
论文语种: | 中文 |
学科代码: | 070201 |
学科专业: | |
学生类型: | 学士 |
学位: | 理学学士 |
学位年度: | 2021 |
学校: | 北京师范大学 |
校区: | |
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第一导师姓名: | |
第一导师单位: | |
提交日期: | 2021-06-17 |
答辩日期: | 2021-05-17 |
中文关键词: | |
外文关键词: | machine learning ; neural networks ; optimization algorithm ; regularization |
中文摘要: |
近年来,机器学习在物理中有广泛应用。本文系统地介绍了机器学习方法,对进一步应用机器学习解决科学研究中的实际问题有较大帮助。通常完整的机器学习算法包括模型,数据集,优化算法,正则化过程等部分。本文对机器学习结构进行了详细总结,包括训练集、验证集和测试集的作用,代价函数形式,梯度下降等常用的优化算法以及正则化方法。此外,本文还介绍了目前广泛应用的几种深度学习网络。 |
外文摘要: |
In recent years, machine learning is widely used in physics. Machine learning methods are introduced systematically in this paper, which is helpful for further application of machine learning in scientific research. Generally, a complete machine learning algorithm includes a dataset, an optimization algorithm, regularization process and a model. This paper summarizes machine learning methods and several common deep neural networks. |
参考文献总数: | 6 |
插图总数: | 5 |
插表总数: | 0 |
馆藏号: | 本070201/21129 |
开放日期: | 2022-06-16 |