1) Generalization performance
泛化表现
2) generalization
泛化
1.
A New Approach to Improve the Generalization Ability of Neural Network;
一种提高神经网络泛化能力的新方法
2.
Analysis of generalization and genericity in object-orientedsystem development;
面向对象系统开发中的泛化与泛型分析
3.
About Intensification and Generalization of Editorial Knowledge;
试论期刊编辑知识的深化与泛化
3) extension
泛化
1.
The extension must be reconsidered by us.
在认知语言学的影响下,转喻的范围不断扩大,越来越多的学者用转喻理论来分析越来越多的语言现象,这种不断泛化过程对转喻来说是一把双刃剑,值得我们做进一步的思考。
2.
The present paper attempts to analyze and explain"准X"word family from the perspective of its development,formation,seman- tic connotations and extension/localization in Chinese.
本文旨在探讨"准X"词族的形成与发展、"准X"的组合方式与结构关系、"准X"词的语义表达以及"准X"的泛化和汉化。
3.
The extension of new words is an outstanding phenomenon of current languages in our country.
新词运用的泛化是我国当前语言生活的突出现象,本文对这一语言现象的产生原因作了语言心理层面的探 讨。
4) generalization
“泛化”
1.
The generalization of political words is a kind of word variation.
政治语言“泛化”是语言变异现象中的一种。
5) generalization performance
泛化能力
1.
This paper presents an ensemble of support vector regression(ESVR) which has better generalization performance than other intelligent approaches.
泛化能力是智能方法用于参数预测的最重要的问题之一,提出了支持向量回归集成方法。
2.
The optimized BP artificial neural network model has advantageous properties such as more rapid calculation,high generalization performance and high accuracy.
经优化后的BP人工神经网络运算速度快、泛化能力强、预测精度高。
3.
This paper introduces the concepts and methods of the support vector machine(SVM),and points out that merging the invariance into the support vector machine by using VSV technique can improve the generalization performance of the SVM.
介绍了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的概念和方法,指出通过采用VSV(Virtual SV)方法将不变性常识(Invariance)融合于支持向量机,可提高模型的泛化能力。
6) generalization ability
泛化能力
1.
Research on enhanced generalization ability for the ANN’s identification model;
增强神经网络辨识模型泛化能力的研究
2.
The field data are used to tests of network modeling and generalization ability.
针对高维非线性系统,分析了基于支持向量机网络的建模能力,并将增量回归支持向量机算法应用于锅炉燃烧过程建模,根据现场采集的数据进行支持向量机网络建模和泛化能力实验。
3.
Considering the generalization ability of the IDM(inverse dynamics model) by neural network which is often used in dynamics feedforward control,with plenty of simulation experiments on a robot,the characteristics of neural network learning are discussed.
针对神经网络逆动力学模型用于前馈控制的网络泛化能力问题,通过对实际机器人的仿真实验,分析了前馈神经网络学习的机理,对神经网络训练过程中的数据采样环节进行了改进,提出了在状态空间域中进行数据筛选和处理的神经网络学习方法。
参考词条
补充资料:泛化
泛化
generalization
泛化(generalizatlon)(l)狭义的泛化指条件作用的效果迁移(或转移)到其他反应或刺激物的现象。例如,对500赫兹的纯音已经形成唾液分泌的条件反应的狗,之与换用同强度的400赫兹或600赫兹的纯舟时,它仍会分泌唾液。在这个例一子中,已经形成的条件反应泛化到与原条件刺激不同的其他刺激物。泛化也可表现在反应上。例如,由口头表扬强化的“按时起床”行为,可转移到儿童的自动刷牙、洗脸乃至其他良好行为。刺激物的泛化不限于同一感觉通道对人类来说,对铃声(听觉刺激物)己经形成皮肤电条件反应者,当看见铃或看见“铃”字时,也会条件反射式地产生皮肤电反应。对同的意义的条件作用称作语义条件作用,语义条件反应的泛化是仅见于人类的一种泛化现象,它极大地增进了人类学习的效果。泛化是学习理论中的一个基本原则,因此也是行为治疗的应遵循的一个基本原则。(2)广义的泛化指在人工环境(如治疗室或训练场合)中所获得的学习效果或经验迁移到病人或受训者真实生活情境中的现象。大多数心理治疗是在人工情境中实施的。常常见到一些病人一来到诊所病情立刻减轻,可是回到家里或工作场所症状很快增多、加重。这说明在人工情境中所习得的行为或所获得的治疗效果并不能自然地泛化到真实生活中。心理治疗的主要目的是改进病人在现实生活中的适应能力,故泛化是所有心理治疗必须重视的一个基本问题。为了促进治疗效果的积极迁移或泛化,治疗者在制订治疗计划时就应包括保证泛化的具体措施。例如,刺激情境越接近,习得的反应越容易转移,据此治疗者应使治疗情境尽可能接近病人的实际生活。治疗者也要为病人提供机会并鼓励病人在工作和家庭生活中运用在治疗中习得的技能。家庭作业、角色扮演、内隐的示范和行为演练等,都可促进治疗效果的积极迁移。此外,治疗者的家访和追踪观察,病人父母亲、亲属和同事参一与对病人的治疗,也都可为泛化提供必要的保证,激励病人巩固和扩展治疗效果 (梁宝勇撰金志成审)
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