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QA系统中的文档检索算法
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我正在工作的问题回答和机器阅读理解系统。我想匹配数据库中的问题和文档(大约100,000个文档)。我使用过tf-以色列国防军，但它的准确性约为55%，我需要至少80%。你能给我一些建议吗？
浏览 0提问于2019-01-13得票数 1
我试图解决一个LP(一个网络问题)使用微软解决基金会。我的代码在C#中。我得到以下错误: UnsolvableModelException未被处理。求解者在求解模型时抛出了一个异常。但是当我在一个较小的网络上解决同样的问题时，我不会发现这个错误。那么，错误是因为约束和变量的数量太大而导致的吗？错误的原因是什么？
提前谢谢。
浏览 0提问于2013-06-07得票数 1
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我有一个典型的captcha图像，其中只包含数字。我想从这个图像中提取78614。 answer = answer + l[1]有没有人有机会从这种典型的captcha
浏览 5提问于2017-12-24得票数 1
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在利用GEKKO对多级蒸发站的过程数据建立ARX模型后，我想看看这个预测模型如何与LSTM预测控制相适应，但是我很难将LSTM模型(保存为.h5)连接到GEKKO上。是否存在这样做的文献或案例？
浏览 8提问于2020-09-30得票数 2
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1用CPLEX求解器求解整数规划模型时，部分实例的结果状态为“最优”，而某些实例的结果状态为“optimalTol”。我想知道最优解和最优解之间的区别？2、我的整数规划模型是最小化目标。用CPLEX求解器求解整数规划模型时，结果状态为“optimalTol”，模型的目标值为1000。当我为求解器添加cplex.setParam(IloCplex:
浏览 5提问于2021-04-25得票数 0
我看过很多他们验证神经网络的论文。他们要么尝试检查对抗健壮性，要么找到模型预测错误的输入。他们试图将图层转换为数学方程式，例如布尔表达式。然后通过可用的求解器(微软Z3，Gurobi)求解。例如，共享一个代码来转换一个具有MNIST数据的ReLu激活的完全连接层。然后我可以在此基础上构建一个更复杂的层。
谢谢
浏览 4提问于2020-09-08得票数 0
我有一个回归模型，它最适合使用弹性网络来求解。它有非常多的预测因子，我只需要选择其中的子集。此外，预测因素之间可能存在相关性，因此弹性网络是最佳选择)我需要关于论文的意见，提出这样的</em
浏览 0提问于2015-07-23得票数 0
sklearn的LogisticRegression分类器和它的SGDClassifier有什么区别？我知道SGD是一种优化方法，而Logistic回归(LR)是一种机器学习算法/模型。我也知道SGDClassifier是一个线性分类器，它是由SGD优化的(根据这个答案：根据这个答案，但是下面这两个模型有什么不同呢？)
浏览 0提问于2022-11-24得票数 0
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在基于Chorin投影法的不可压缩CFD程序中，速度被分为两部分：
$\Delta u=\Delta u^*+\Delta u' $，这里是$\Delta u^*=\nu \nabla^2 v+f$.在经典方法中，压力#p#由泊松方程求解，然后由其梯度计算$u'$。在我的代码中，一个简单的神经网络模型被用来通过$u^*$预测压力，它是近似工作的。然而，速度$\nabla \cdot \Delta u$的散度不能保持为零，整个流区<e
浏览 8提问于2018-12-25得票数 0
我用火花-毫升来训练线性回归模型。它似乎与一些低水平的线性代数库有关，但它在火花版本更新之前工作得很好。下面是一个最低限度的代码
浏览 3提问于2016-06-03得票数 0
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假设我有一个pytorch模型，描述了某个多维系统基于自身状态x和外部执行器u的演化，所以x_(t+1) = f(x_t，u_t)，f是pytorch的人工神经网络。现在我想解决一个动态优化问题，找到一个最优的u值序列，以最小化依赖于x的目标。类似于：s.t.：x_(t+1) = f(x_t，u_t)有没有一种简单的方法可以使用像pyomo或gekko这样的</
浏览 28提问于2021-05-26得票数 2
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假设我有如下所示的模式。如果我有一个大的arrayOfReplies数组，例如50万回复。与查询整个文档相比，下面的查询( )会节省查询时间吗？我改变了我的问题，以反映我真正想问的问题。尽管下面的问题的答案仍然存在。
Comment.findById(id, 'replyText', function (err, comment) {});
浏览 0提问于2020-03-14得票数 2
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我正在学习如何将Gekko的brain模块用于深度学习应用程序。x = np.linspace(0,2*np.pi,100)x = np.linspace(0,3*np.pi,100)fro
浏览 25提问于2019-11-22得票数 9
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我正在使用PyCaffe实现一个神经网络灵感来自VGG 16层网络。我想使用他们的提供的预先训练过的模型。通常，这是通过匹配层名来实现的。请注意，它们的prototxt中的"fc6"与我的相同(除了学习速度，但这是不相关的)。同样值得注意的是，在我的模型中，输入的大小也是相同的:3通道224
浏览 0提问于2016-04-07得票数 4
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我正在开发一个模型来描述双管道网络的行为。该网络连接到一个水箱，根据外部质量流率从系统中注入或提取热量。加热和冷却的质量流率都可以任意假设为随时间变化。PipeTemp的初始值与参数StartTemp关联。然而，在不同的时间点，PipeTemp是从最大函数计算出来的。问题是，由于变量PipeTemp依赖于使用PipeTemp的值计算的其他时变变量，因此Dymola终止模拟并产生以下错误:无法使用牛顿求解</e
浏览 16提问于2020-08-07得票数 1
在我的启发式算法中，我用不同的数据多次求解模型，每次求解后，我需要向现有模型添加一些新的约束，然后再次求解。我想在Cplex脚本(流控制)中做到这一点。
浏览 63提问于2021-01-24得票数 0
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我试图理解“反向传播”，因为它是使用梯度下降优化的神经网络。读一读文学作品，似乎做了几件事。
上述步骤似乎是线性模型的精确求解过程(例如，回归)。安德鲁·吴的“机器学习课程”与线性回归课程完全一样。所以，我想弄清楚BackPropagation对损失函数是否做了比梯度下降更多的事情。如果
浏览 11提问于2016-06-28得票数 4
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我有一个内部开发的软件。它是用Fortran编写的，由3种文件组成: 1)求解器文件，2)模型文件和3)定义所用模型的文件。求解器还使用了一些库，即lapack和HSL ma41。通常，我为用户选择所需的模型，将所有模型编译在一起，并提供一个可执行文件。
我希望允许用户添加自己的模型或修改现有模型，而不能更改/修改/查看求解器
浏览 2提问于2012-08-31得票数 2
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