学神的傲娇青梅,真的很可爱

第555章 晚上来我房间,我教你学习!(1/2)

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首发:~第555章 晚上来我房间,我教你学习!

“你真的要听吗?”池远收起玩乐的心思,认真道,“这其实跟我们手头上的工作没啥关系。”

这部分是属于数据分析,组里不太可能让他们涉及这部分任务。

“听!只是现在没关系而已。”英子回答很自信。

不仅是对她自己的学习能力自信,更是对池远非人般的学习能力自信。

“好吧。”池远笑了笑,在英子无语的眼神下,从裤兜里掏出随身携带的笔。

只见他将纸张翻转了一面,在上面写道:

【1高纬度和多模态数据:测试数据可能来自多个传感器,涉及多种参数,因此数据是高维度和多模态的。例如,包括温度、压力、速度等多种测量。】

【2时序性:测试数据通常是时序数据,因为航天器的状态和性能参数会随着时间的推移而变化。】

【3复杂的非线性关系……】

【4缺失数据和异常值……】

【5实时性要求……】

【6数据标签的稀疏性……】

“这是你对测试数据特性的分析?”

池远点了点头:

“基于这些特征分析,我放弃了限制小规模数据量的梯度提升算法(xgboost、lightgbm)和要求维度较低的ls-svm算法,决定用深度学习算法,准确来说是模型,不止一个算法。”

“它的要求并不苛刻,复杂的数据结构,也可以通过多层神经网络学习输入数据的表示后进行处理。特别是它能自动学习高级抽象特征,发现隐藏在数据背后的模式和规律,达到识别异常甚至预测的目的。”

说完,他又将自己的模型构思一一写下来:

【1时间序列分析:使用专门针对时间序列数据的深度学习模型,如长短时记忆网络(lstm)或门控循环单元(gru)等。】

【2数据预处理:……】

【3学习模型预训练:……】

【……】

【7增强学习:在某些情况下,可以考虑使用增强学习来实时监测中遇到的决策问题。】

一整页都写满了。

没有在意小小稿纸承受的不该有字数,池远期待地等待着英子的回答:

“这模型怎么样?”

池远写得很简化,英子对深度学习有所了解也能看懂。

也正是因为能够看懂,她微微皱起了眉头,有些犹豫道:

“模型很完善……但是不是太复杂了?需要的计算资源是不是太多了?”

“是需要很大的计算资源,但这不是为了追求‘最优’,面面都要考虑到嘛。”但这的确是个困扰池远的问题,“你有没有什么建议?”

英子知道的不多,一时间也想不到好办法。

话题冷了下来,两个人一边吃饭一边发呆。

熟悉的眼神涣散,英子却突然想起了下午看得眼神涣散的测试数据。

“我想到了!那些数据!非线性关系!”

她突然出声,把池远吓了个一激灵,回过神忍不住提醒道,“是‘复杂的’非线性关系……”

“别强调‘复杂’了,要简化!既然是非线性的,将略微相关的数据进行分类处理,得到类属性,那时不时可以忽略类属性变量之间的依赖关系可以相对忽略?”

要是抛开对‘复杂’的执着,池远也懂了英子的意思,“你的意思是用朴素贝叶斯分类器?”

“还有tan分类器。”英子眯眼道。

“这想法不错。”池远笑着敲了敲桌子,“还有吗?”

“我认为还能引入‘注意力机制’,让模型更加关注重要的特征,从而提高对关键信息的捕捉能力。”英子越说越自信。

果然,不同的思考方式注意到的重点都是不一样的。

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