Problem formulation同义替换
时间: 2023-07-22 08:06:37 浏览: 67
问题阐述(problem formulation)是指在研究过程中明确问题的定义、范围、目标和研究方法等方面的工作。它是研究的起点,也是研究的基础,对于研究的质量和效果具有重要的影响。在问题阐述阶段,研究者需要对研究领域进行深入的调研和分析,明确研究的目的和意义,确定研究的范围和限制,提出研究的假设和问题,并制定相应的研究方法和步骤。
相关问题
problem formulation
### 回答1:
问题阐述(problem formulation)是指在研究过程中明确问题的定义、范围、目标和研究方法等方面的工作。它是研究的起点,也是研究的基础,对于研究的质量和效果具有重要的影响。在问题阐述阶段,研究者需要对研究领域进行深入的调研和分析,明确研究的目的和意义,确定研究的范围和限制,提出研究的假设和问题,并制定相应的研究方法和步骤。
### 回答2:
问题形式化(Problem Formulation)是指将一个问题或任务转化成数学或计算机可以进行处理的形式,使得它能够被准确地描述并得到解决方案。在计算机科学、人工智能、运筹学、模式识别、数据挖掘等领域中,问题形式化是一个非常重要的步骤,它决定了解决方案产生的可行性和有效性。
问题形式化的过程实际上就是将问题抽象成一个符号系统,这个符号系统包括变量、数据和操作。在问题形式化的过程中,需要确定以下几个方面:
1. 问题目标:捕捉待解决问题的目标,确定任务的要求和目标。这一步可以通过构建数学模型、确定优化标准或评估指标来实现。
2. 约束条件:对问题的限制和限制条件进行明确化和规范化。问题的约束条件可能包括资源限制、时间限制、法律规定等。
3. 变量和数据:问题的要素需要被明确定义。这些要素可能包括客观属性、经济数据、社会关系等等。
4. 分析方法:根据问题的特性,选择合适的方法来分析和求解问题。例如,用线性规划、整数规划、贪心算法、深度学习等不同的方法来解决问题。
通过问题形式化的过程,我们能够更好地理解问题、分析问题、设计和选择算法,以及评估和改进解决方案。在实践中,问题形式化往往是一个快速迭代的过程。在处理实际问题时,需要根据问题的实际情况,反复调整和优化问题模型,才能得到最好的解决方案。
### 回答3:
问题提出是指在研究或实践中,对一个特定的问题进行明确、准确、全面地描述和厘定,以便在后续的工作中能够对这个问题进行有针对性的调查、研究和解决。
在进行问题提出时,需要注意以下几个方面:
1.明确研究的目的和范围。研究目的可以用一句简短的话来概括,而研究范围则应该清晰地描述研究的领域和对象。
2.收集相关信息和资料。在问题提出之前,应该充分了解和收集相关信息和资料,了解该领域的研究历史和现状,为问题提出提供足够的依据和参考。
3.确定研究方法和技术。问题提出时需要考虑采用的研究方法和技术,以便后续的研究能够顺利展开。
4.明确问题的实际意义。问题提出应该能够清晰地说明该问题的实际意义和重要性,并且需要突出该问题的创新性和独特性,为后续的研究提供动力和支撑。
5.遵循规范和标准。问题提出需要遵循相应的规范和标准,以确保问题的准确性、全面性和适用性。
6.有条理地展开。问题提出的过程需要有条理地展开,不断地进行反思和修正,以确保问题提出的准确性和科学性。
总之,问题提出是一个非常重要的环节,在研究和实践中都有着重要的意义,只有通过对问题进行准确、全面地描述和厘定,才能为后续的工作奠定基础。
GAN formulation
GAN是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)的缩写,是一种深度学习模型,由生成器和判别器两部分组成。生成器的目标是生成与真实数据相似的假数据,而判别器的目标是区分真实数据和假数据。GAN的训练过程是通过让生成器和判别器相互博弈来实现的,最终生成器可以生成与真实数据相似的假数据。
GAN的公式如下:
$$\min_G\max_DV(D,G)=\mathbb{E}_{x\sim p_{data}(x)}[\log D(x)]+\mathbb{E}_{z\sim p_z(z)}[\log(1-D(G(z)))]$$
其中,$G$是生成器,$D$是判别器,$x$是真实数据,$z$是噪声,$p_{data}(x)$是真实数据的分布,$p_z(z)$是噪声的分布。
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