Квантовые алгоритмы и глубокое обучение. Оптимизация с помощью QDLO. ИВВ

Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Квантовые алгоритмы и глубокое обучение. Оптимизация с помощью QDLO - ИВВ страница 7

Автор:
Жанр:
Серия:
Издательство:
Квантовые алгоритмы и глубокое обучение. Оптимизация с помощью QDLO - ИВВ

Скачать книгу

на оптимизацию входных данных

      Весовой коэффициент α в формуле QDLO используется для выполнения операции входа в глубоком обучении. Расчет весового коэффициента α зависит от конкретной задачи и типа входных данных, поэтому приведу общую методику расчета и его влияние на оптимизацию входных данных.

      Расчет весового коэффициента α может включать следующие шаги:

      1. Анализ важности разных аспектов операции входа. Входные данные могут содержать различные аспекты, которые могут быть важными или несущественными для конкретной задачи. Например, при обработке изображений может быть важным учитывать яркость, текстуру или цвет изображения. Анализ важности этих аспектов может помочь определить весовой коэффициент α.

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «Литрес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

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

Скачать книгу