数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
4.1市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
4.2金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
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因为算法类数据出错的概率很小。算法类论文具有探索性，经过文献调研后，针对某一领域欲解决的问题和存在的问题有一定的见解，产生出一个题目，利用自己所学的专业知识加以研究算法类讲究的是正确率和数据所以很少概率会出错，所以算法类论文容易通过是因为算法类数据出错的概率很小。这样做你的毕业论文会比较完整，内容丰富，算法方面基本可以不要求较大的创新。
论文的研究方法有哪些
论文的研究方法有哪些，研究方法是在一个研究中发现新的现象、新的事物，或者提出新理论、观点，论文研究方法需要大量阅读法，找到不足和创新点，来完善自己的论文，下面一起来学习一下论文的研究方法有哪些。
一、思维方法
思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。
二、内容分析法
内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的`过程。
三、文献分析法
文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。文献分析法是一项经济且有效的信息收集方法，它通过对与工作相关的现有文献进行系统性的分析来获取工作信息。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。
四、数学方法
数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。
一、规范研究法
会计理论研究的一般方法，它是根据一定的价值观念或经济理论对经济行为人的行为结果及产生这一结果的制度或政策进行评判，回答经济行为人的行为应该是什么的分析方法。
二、实证研究法
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。
三、案例分析法
案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法，具体说来：
四、比较分析法
是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。
论文研究方法有以下几种：
1、实证研究法
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。
2、调查法
调查法一般是在自然的过程中进行，通过访问、开调查会、发调查问卷、测验等方式去搜集反映研究现象的材料。
3、案例分析法
案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。
4、比较分析法
亦称对比分析法、指标对比法。是依据客观事物间的相互联系和发展变化，通过同一数据的不同比较，借以对一定项目作出评价的方法。
5、思维方法
思维方法又称思想方法、认识方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等。
6、内容分析法
内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。内容分析的过程是层层推理的过程。
7、文献分析法
文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。
心理学研究方法有很多，不过最主要的是观察法、实验法和调查法。观察法就是有目的、有计划、有系统地去观察被试的反应，以了解其心理活动和行为表现的一种方法。实验法是在自然条件下，通过控制或创设一定的条件，有目的、有计划地引起某种心理反应，从而探讨其规律的一种方法。调查法，就是通过各种调查手段，有系统、有计划地收集有关研究对象各方面的资料的方法。心理学家通常把这三种方法结合起来，互相补充，互相验证。在实际研究工作中，往根据研究的具体内容，灵活地选择其中的一种，或者综合运用几种方法，以便全面地了解研究对象的心理活动和行为表现。
毕业论文写作框架（仅供参考）2007年06月21日摘要及关键词 Abstract and Keywords 目录 正文 第一章 引言 ●本课题的研究意义 ●本论文的目的、内容及作者的主要贡献 第二章 研究现状及设计目标 ●相近研究课题的特点及优缺点分析 ●现行研究存在的问题及解决办法 ●本课题要达到的设计目标 第三章 要解决的几个关键问题 ●研究设计中要解决的问题 ●具体实现中采用的关键技术及复杂性分析 第四章 系统结构与模型 ●设计实现的策略和算法描述 ●编程模型及数据结构 第五章 系统实现技术 ●分模块详述系统各部分的实现方法 ●程序流程 第六章 性能测试与分析 ●测试实例（测试集）的研究与选择 ●测试环境与测试条件 ●实例测试（表格与曲线） ●性能分析 第七章 结束语 致谢
论文结构框架作为整篇论文的构思谋篇，其重要性不必多说，为了更好的体现材料的条理性，保障论证可靠和严谨，提纲框架需逻辑清晰、思维紧凑。理清论文的结构、基本观点和数据资料来源是写作之前首要做的，接下来就拟定论文的结构框架了，那么论文结构框架要怎么写呢？结构框架的质量影响着最终论文的质量和水准，甚至可能会影响论文查重的重复率。在开始之前去了解了解具体的写作要求可以使你的论文写作变得更加的高效和简单。论文的结构一般由题目、署名、前言、正文、结论、注释或参考文献等几部分组成。（1）题目：题目是论文内容的概括，向读者说明研究的主要问题。一个好的学术论文题目应当是准确概括论文内容，文字简练、新颖，范围明确，便于分类的（2）前言：前言又或者序言、导言、绪论，写在正文之前，用于说明写作目的、问题的提出、研究的意义等。（3）正文：正文部分占全文大部分篇幅。这部分必须对研究内容进行全面的阐述和论证。写作时以观点为轴心，贯穿全文用材料说明观点，使观点与材料相统一，用观点去表现主题，使观点与主题相一致。（4）结论：结论是经反复研究后形成的总体论点。结论应指出所得的结果是否支持假设，或指出哪些问题已经解决了，还有什么问题尚待进一步探讨。（5）参考文献：这部分包括参考的文章、书目等，附在论文的末尾。
论文框架 hhh 就这么写
1、摘要 写论文大纲首先要明确论文的格式，最重要的是先要把摘要弄好，论文摘要就是要明确写出论文的主旨是什么，用三百至五百个字描述清楚论文的大概内容，再用几个词总结出来。2、目录 论文大纲还需要一个很重要的内容就是目录，目录一定要清晰。3、前言 论文大纲还要有的内容就是前言，交代写论文的目的以及选题背景。4、选题背景及方法 详细具体的写出论文的背景和研究方法。5、归纳出现的问题 把在做论文时发现的问题写出来，再写出解决问题的方法，做到发现问题就要解决问题。6、提出的建议 论文大纲承接上部分所出现的问题就是提出的建议，因为能够发现问题说明有一定的判断能力，但是能够实际的提出建议，才能看出具体解决问题的能力。基本结构的写作更多是对文章的规划，可以避免很多写作中的常见问题，如字数超过规定字数，或者写不够规定字数，对写作是很有益处的
加速卷积神经网络的方法主要可以分三个方面：1. 针对卷积操作优化，例如使用FFT实现卷积操作；2. 量化操作，例如网络的二值化（BinaryNet）；3. 在结构上简化，使模型变小。在结构上简化模型也可以分三类：张量分解、连接稀疏化，基于通道的裁枝。首先张量分解是将张量分解成多个小张量，但是输出的通道数并没有变化，因此对于1*1的卷积层很难通过张量分解的方法做压缩，而当前很多模型结构都用到了大量的1*1卷积（例如ResNet，GoogleNet，Xception等）。其次连接稀疏化是将两层之间的连接变稀疏，但是这种稀疏化处理通常是没有固定模式规律的，所以尽管理论上有很高的加速效果，但是实际实现很复杂，因为通过稀疏化处理，数据无法再通过原来的张量存储，需要使用稀疏矩阵/稀疏张量来存储，那么卷积操作也变成稀疏卷积。最后相比于前两种方法，基于通道的裁枝既可以减少通道数，又不会改变数据的存储方式，因此其对于CPU和GPU都有很好的加速效果，同时也不需要实现特殊的卷积操作。 模型压缩的典型工作： Low-rank Decomposition 低秩分解 ： 使用SVD等技术来近似于权重矩阵（它具有低秩矩阵）。 在全连接层上工作很好，但CNN的计算量主要在卷积层。 Weight Quantization 量化权值 ： 如HashNet量化网络权值（采用共享权重和哈希索引大大节省存储空间） 但不能节省运行时间（因为权重还需要恢复从而进行网络推理inference） 二值化是个很好的方法（或用三值化{-1,0,1}）。 Weight Pruning/Sparsifying 权重修剪或稀疏 ： 有论文将训练好的网络里的小权值修剪掉（即设为0），这样也可以用稀疏格式储存权值。 但是需要专用的稀疏矩阵运算库或特殊硬件来加速，且运行内存也没有减少。 Structured Pruning/Sparsifying 结构修剪或稀疏化： 有提出在训练好的网络中，修剪那些较小权值连接的Channel，再微调网络恢复精度方法的论文 有提出在训练前随机停用channel从而引入稀疏，有提出neuron-level的稀疏方法从而修剪神经元获得紧凑网络，也有提出结构化稀疏学习（SSL）的方法，去稀疏CNN不同层级的结构（filters、channels、layers）。 Neural Architecture Learning （NAS）神经结构学习： 有关于自动学习网络结构的方法，如谷歌通过强化学习来搜寻最佳网络结构，或者其他的给定巨大网络结构，从中学习出最佳子图网络。 但是资源消耗太大，时间太长。 传统的模型剪枝思路：训练一个冗余模型+剪枝+微调，剪枝的意义在于保留重要的权重，裁剪冗余的权重，以此尽可能保证准确率。实际上，对于所有STOA的模型结构剪枝算法，微调一个剪枝后的模型相比于从头训练一个剪枝候的模型，结果不会更好，甚至更差。意思就是说，剪枝之后保留的权重相比于剪枝之后网络模型的结构，并不那么重要，或者说， Network Pruning更多地是在进行网络结构的搜索 。根据实验观察，本文发现：1、训练一个大的参数冗余的模型并不是必要的；2、保留对于大网络重要的权重对于小模型而言并不那么重要；3、剪枝之后的网络结构本身而非保留的权重对于最后模型的有效性更为重要。 传统剪枝的两点共识： 1、训练一个效果优良的大模型很重要，以此保证高准确率； 2、剪枝之后的模型结构和保留的权重都很重要，因此是fine-tuning而非train from scratch 本文认为在进行结构剪枝（structured pruning method）（在卷积通道上进行剪枝）上述两个共识可能并不是必须的。 两个观察： 1、对于预先定义（predefined）目标模型的结构剪枝，直接从头训练剪枝模型不比微调剪枝之后的模型效果差，甚至更好； 2、对于事先不知道（auto-discover）目标模型的结构剪枝，从头训练也不比微调的结果差，甚至更好。 意思是说结构比参数重要，模型剪枝可能本质就在做网络结构的搜索。此外，从参数冗余的大模型继承权重参数似乎并不是那么好，可能让剪枝之后的模型陷入局部优化。 对于非结构化的网络剪枝（unstructured，weight level），在小数据集上从头训练往往与微调剪枝模型效果相当，但是在大数据集上不是如此。 从头训练有两种方式： 剪枝模型与大模型训练同样的轮数显然不公平，因为剪枝模型一轮训练的计算量明显远低于大模型。 因此，一种方法是使得训练大模型和训练小模型的总体计算量是相同的（FLOPs），换言之，剪枝降低了几倍的计算量，训练轮数就是训练大模型的几倍，称之为Scratch-B。另外一种的使得训练剪枝模型的轮数跟训练大模型一样，称之为Scratch-E。 Predefined Structured Pruning L1-norm based Filter Pruning 以往一些剪枝的操作主要是 减少了全连接层的参数 ，全连接层的参数量占比最多（比如VGG-16中全连接层操作参数占了90%，但计算量只占了不到1%）, 但是主要的计算量集中在卷层操作。意即对权重矩阵进行稀疏化并不能充分减少计算量。论文提出 对卷积层进行剪枝操作 ，然后进行retrain，不会造成 稀疏连接 （稀疏矩阵操作需要特殊的库等来处理），全连接层可以使用 平均池化层 来代替以减少参数量。 pruning filters and feature maps 第 层卷积层的输入特征图为 ，卷积核维度为 ，单个卷积核记为 ，输出特征图维度为 ，总计算量为 ，去除一个卷积核，将减少的计算量为 ，因此，如果去除 个卷积核，将减少的计算量倍数为 。 在单层中确定去除那些卷积核： 衡量每层中单个卷积核的相对重要性：绝对值的和（矩阵L1范数和） 具有较小权重的卷积核可以认为倾向于产生较小激活的特征图（相比于同层内的其他卷积核） 选择前m个最小的绝对值，删除对应的卷积核和特征图，相比于随机选择相同数量的filters和选择最大值filters的结果比较，效果更好 。 算法： 对于每一个filter matrix按列绝对值求和 对求和结果排序 裁剪掉m个绝对值最小的filters，以及对应的输出，它又是下一层的输入，所以也得去掉下一层卷积核的对应通道 剩余的kernel weights保留 决定每层对剪枝的敏感性： 每一卷积层进行单独剪枝，查看在validation set上准确度的变化，对于VGG-16，一些卷积层的卷积核数量是一样的，所以对于敏感度差不多的卷积层，使用相同的比例进行剪枝，而对于敏感度比较大的层，选择最小的比例进行剪枝或者不进行剪枝。 跨越多层的剪枝： 之前的一些剪枝策略是逐层剪枝，然后进行retraining，但是这样是非常耗时的。 两种策略 独立剪枝：就是每一层是独立的，当剪枝层的输入特征图通道减少，决定该去掉哪些卷积核时，范数的计算还是应该考虑原始卷积的所有通道，然后进行剪枝 贪心剪枝：就是考虑到上一层被剪掉的情况，当剪枝层的输入特征图通道减少，决定该去掉哪些卷积核时，范数的计算要去掉对应输入特征图减少的通道，然后进行剪枝 Retraining 剪枝之后，应该retraining（类似fine-tune） 一次性剪枝然后retrain 逐层剪枝进行retrain 第二种策略结果可能会更好，但是需要更多的epochsThiNet 作者主页 prune以filter（卷积核）为单位，根据该层filter的输出来判断该filter是否对结果有贡献，如果没有贡献或贡献很小，则直接把这个filter去掉，关键在于filter的选择方式，依据则是如果可以用某一层的输入的一个子集代替原来的输入得到尽可能类似原来的输出的话，那么子集以外的输入就可以去掉，则其对应的前面一层的卷积核也就可以去掉。如下图。 以去掉冗余卷积核做prune的研究还有很多，关键在于选择方式，比如计算filter的绝对值和，认为如果一个filter的绝对值和比较小，说明该卷积核并不重要，这种算法暂且叫Weight sum；还有计算激活层输出的feature map的值的稀疏程度，如果feature map的值很稀疏，也就是大部分值是0，那么该feature map对应的filter也是冗余的，可以去掉，这种算法暂且叫APoZ（Average Percentage of Zeros）。 Filter selection： 不同于一些方法：用第 层的数据来指导剪枝第 层的卷积核，本文使用第 层来确定第 层的剪枝，如前所述： 如果能用第 层的输入的某一子集来估计该层的输出，那么输入中的其他通道就可以被去掉，而第 层的输入来源于第 层的输出，那么对应第 层的卷积核就可以去掉。 Pruning： 同时去掉第 层输入的weak channel，和与其对应的第 层的卷积核，网络结构不变，只是变瘦了。 Finetuning： 当对每一层做prune后，都fine-tune1到2个epoch，然后等所有层都prune后，再fine-tune多个epoch。 因此整体上就是上述三步迭代应用到每一层上，依次对每一层做prune。 Data-drive channel election： 将一个卷积操作定义为： ， 表示输入特征图，维度为 ， 表示卷积核，维度为 目标是移除一些不太重要的卷积核 ，而由于第 层的卷积核数量没变，因此第 层的输出的维度是不变的，意即第 层的输入 不变，根据这样的想法，就可以移除第 层中对 影响很小的那些卷积核，这样对整个网络的性能影响也很小。换句话说，就是最小化 的重构损失。 Collecting training examples 从 上任意取一位置分量 ，有： 意即可以寻找一个子集 ，使得： 贪心算法：给定输入 ，优化： m是图像数量和位置数量的乘积。 由于 包含channel较多，因此求解速度会很慢，因此定义另一个集合 ，集合 所包含的channel要少于 ，满足： 则优化下式： 对于ResNet这样的网络，在每一个stage的每一个block中一般有三层卷积，其中最后一层卷积的结果需要和skip connection的结果做element-wise product，这样的话就得保证该block的最后一层卷积的输出channel个数和skip connection的输出channel个数一样。因此在文中采用只对一个block的前两层卷积做prune，而不动最后一个卷积层，如下图Figure3。另外对于VGG-16网络，由于前面10层卷积占据了90%的计算量，而全连接层又占据了86%的参数，因此作者采用对前面10层卷积层进行prune，达到加速目的，另外将所有全连接层用一个global average pooling层代替。Regression based Feature Reconstruction Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks 对于一个训练好的模型，本文方法通过一个2步迭代的算法逐层裁枝，优化函数是LASSO回归和最小二乘法重建误差。 与ThiNet类似，本文不去考虑单个参数的重要性，而是直接最小化输出特征图的重建误差，逐层地做裁枝，为了降低特征图B的通道，通过最小化特征图C的重构误差得到。 第一步是选择通道，第二步是特征图重建，目的是最小化重建误差，本文提出两步迭代的算法：首先选取最具代表性的通道，即裁剪B层到C层的卷积；其次重建特征图，调整B层到C层的参数W，使C层特征图重建误差最小。迭代交替进行以上两步。通过基于LASSO回归的方法来找到最具代表性的通道。 假设特征图B到特征图C的卷积表示为 ，特征图B ，特征图C ， 表示batch_size，将特征图B的通道由 降为 表示非零项数， 是向量 的分量，为0就表示对应通道被去掉， ， 都表示单通道的特征图/卷积核。但由于上式中的约束条件是0-范数，属于 优化问题，求解为NP难问题，因此进一步将0-范数放宽到1-范数，得优化函数为： 选择通道： 固定参数 不变，求解 ，则上述优化问题可以进一步转化为LASSO回归问题： ，上式可以通过SGD方法找到最优解，是比较常见的优化问题。 重构特征图： 固定 不变，上式可以转化为最小二乘估计问题： 最小二乘估计问题同样为常见的优化问题，也可以利用SGD的方法得到最优解，最后做出调整，保证范数为1： 对多分支网络进行剪枝： 在裁剪第一个卷积时，并不删掉其输入特征图的通道，而是新加一层采样层（其用处就是对输入特征图按 来进行采样，同时保留了原本的输入特征图作为shortcut的输入），对于残差块的第一个卷积层的输入进行通道采样，估计 的重构误差。 Automatic Structured Pruning Network Slimming 利用batch normalization中的缩放因子 作为重要性因子，即 越小，所对应的channel就不太重要，就可以裁剪（pruning） 对BN层中的scale factor 进行L1正则化，使其变得稀疏。BN：直接用 来评估channel的重要程度。 的数越小，说明该channel的信息越不重要，也就可以删减掉该Channel。 为什么不用 作为重要性因子？ feature map的信息量是来源于方差而非均值。方差越大则该feature map内的特征就越明显。 服从分布 ，因此方差越小，信息量就越少，就越不重要 某些通道特征图的方差越小，意即对下一层特征图的所有单元的贡献值越平均，将其去掉，仅仅只是做了特征评议，不影响相对差异 因此对BN的缩放因子添加smooth L1正则化（不是Fast R-CNN中的smooth L1 Loss），损失函数定义为：训练方法为： 第一步：初始化网络； 第二步：加入Channel稀疏惩罚项，训练网络； 第三步：通过固定阈值来删减channel，如删减70%的channel； 第四步：Fine-tune。由于删减channel后精度会下降，故再训练去微调网络； 第五步：可以再跳到第二步，实现多次精简网络； 第六步：得到精简后的网络。
优化的分布式梯度提升算法，end-to-end 不需要特征抽取。输入原始数据，就能输出目标结果。 整篇论文技术实现分两个部分显而易见，xgboost是非线性(Tree)的加法模型如果是回归问题则可能是： 而分类问题则应该是交叉熵, 此处 ： 二分类问题： 多分类问题： 这里review一下，对于多分类及二分类，交叉熵及soft公式，二分类均是多分类的特例 : ： 原文描述：Default direction, 按我的理解应该是：每轮迭代，每颗树对待一个特征缺失的方向处理应该是一致的，但是不同特征的缺失方向是随机的；不同的迭代子树，策略也是随机的在建树的过程中，最耗时是找最优的切分点，而这个过程中，最耗时的部分是 将数据排序 。为了减少排序的时间，Xgboost采用 Block结构 存储数据(Data in each block is stored in the compressed column (CSC) format, with each column sorted by the corresponding feature value) 对于approximate算法来说，Xgboost使用了多个Block，存在多个机器上或者磁盘中。每个Block对应原来数据的子集。不同的Block可以在不同的机器上计算。该方法对Local策略尤其有效，因为Local策略每次分支都重新生成候选切分点。使用Block结构的一个缺点是取梯度的时候，是通过索引来获取的，而这些梯度的获取顺序是按照特征的大小顺序的。这将导致非连续的内存访问，可能使得CPU cache缓存命中率低，从而影响算法效率在非近似的贪心算法中， 使用 缓存预取（cache-aware prefetching） 。具体来说，对每个线程分配一个连续的buffer，读取梯度信息并存入Buffer中（这样就实现了非连续到连续的转化），然后再统计梯度信息 在近似 算法中，对Block的大小进行了合理的设置。 定义Block的大小为Block中最多的样本数 。设置合适的大小是很重要的，设置过大则容易导致命中率低，过小则容易导致并行化效率不高。经过实验，发现2^16比较好当数据量太大不能全部放入主内存的时候，为了使得out-of-core计算称为可能，将数据划分为多个Block并存放在磁盘上。计算的时候，使用独立的线程预先将Block放入主内存，因此可以在计算的同时读取磁盘。但是由于磁盘IO速度太慢，通常更不上计算的速度。因此，需要提升磁盘IO的销量。Xgboost采用了2个策略： Block压缩（Block Compression）：将Block按列压缩（LZ4压缩算法？），读取的时候用另外的线程解压。对于行索引，只保存第一个索引值，然后只保存该数据与第一个索引值之差(offset)，一共用16个bits来保存 offset，因此，一个block一般有2的16次方个样本。 Block拆分（Block Sharding）：将数据划分到不同磁盘上，为每个磁盘分配一个预取（pre-fetcher）线程，并将数据提取到内存缓冲区中。然后，训练线程交替地从每个缓冲区读取数据。这有助于在多个磁盘可用时增加磁盘读取的吞吐量。[1] R. 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如果是自己参考，那么首先要查的就是自己修改的部分必须查重。觉得哪里修改就查哪里。 高校里的论文查重肯定是比较规范的，一般是查中英文摘要正文和致谢部分。 其他封面、声明、目录、参考文献是不检测的，不会算重复率。
不同的学校，不同的法规，一些规定不得超过30％。
很多网站都可以做论文查重，但是学校一般只认可权威的知网查重。知网查重的算法一般会检测论文的目录，可以分章检测。然后就会检测论文的摘要以及正文等内容的重复度。
根据权威网站的查重算法，可以知道系统是没有检测图片和公式。一方面这些资料计算机不好进行比对，另一方面论文侧重于文字的检测。这对大多数学生来说是个好消息。
一些重要的图片和公式可以直接从其他论文中引用。但是为了更加精准，为了避免不必要的争议，需要标明论文内容引用图片和公式的来源。
扩展资料：
知网论文查重由于是采用了最先进的模糊算法，如果整体结构和大纲被打乱，就会出现同一处的文章检测第一次和第二次标红不一致。因此在修改重复内容的时候尽量变换句式，不要打乱论文原来的整体大纲和结构。
中国知网对该套查重系统的灵敏度设置了一个5%阀值，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的。知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文总字数和在你的各个检测段落中要达到5%以上才能被检测出来标红。
虽然大家知道毕业论文要查重，但是真正去了解过并且熟悉论文查重的同学很少？今天小毕就来科普一下，来和大家聊一下，论文查重的标准。
我相信每一个大学生，无论是刚入学还是即将毕业的大学生，都有自己的毕业论文想法和计划。随着高等教育的普及，每年都有成千上万的大学生毕业，成千上万的论文需要发表。为了避免抄袭、抄袭等学术不端行为，论文查重成为不可或缺的一部分，那么什么是论文查重呢？如何计算论文查重率？如何查重论文？paperfree小编给大家讲解。什么是论文查重？论文查重是指检查论文的重复率。我们都知道写论文需要阅读和参考大量的文献来帮助我们梳理自己的内容。正因为如此，文章中部分内容的重叠是不可避免的。论文检查是为了帮助我们避免因引用不当而导致重复率过高的现象。但是对于一些学生来说，论文重查是爱恨交加的。如果论文查重失败，论文将被驳回，导致毕业失败。什么是论文查重率？怎么计算？论文查重率，即论文重复率，是指论文中被认定为抄袭和重复的部分在全文中的比例。查重率=重复字数÷总字数。比如一万字的论文由一千字重复，查重率是10％。目前国家对论文查重率没有统一要求，不同高校或机构对论文查重率有不同要求。一般来说，本科毕业论文查重率要求在30％左右，严格的高校要求在20％左右。如何查重论文？大部分高校都会为学生提供几次免费查重次数，学生只需登录相应的查重系统网站，上传自己的文章即可。查重系统会自动检测，标记相同的字数和部分，一般一小时左右就能生成查重报告。