课堂讲解单词选择incorporate的原因有什么

时间: 2024-01-17 08:03:17 浏览: 29
选择讲解单词incorporate的原因是因为它是一个非常常见的词汇,而且在不同的语境下有不同的含义,非常值得讲解。Incorporate在英语中意为“合并、包含、吸收”,它可以用于形容一个组织、企业或团体的结构变化,也可以用于形容一个概念、想法或方法的融合和应用。此外,incorporate还可以用于法律和商业领域,表示将一个公司或组织纳入到另一个公司或组织中。因此,讲解incorporate这个单词可以帮助学生理解不同语境下的含义和使用方法,提高英语词汇的应用能力。
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%% step5 选择,交叉,变异操作,再加入记忆库中抗体,产生新种群 individuals = Select(individuals,sizepop); % 选择 individuals.chrom = Cross(pcross,individuals.chrom,sizepop,length); % 交叉 individuals.chrom = Mutation(pmutation,individuals.chrom,sizepop,length); % 变异 individuals = incorporate(individuals,sizepop,bestindividuals,overbest); % 加入记忆库中抗体

这段代码涉及到了遗传算法的三个基本操作:选择、交叉、变异。其中,选择操作通过对种群中的个体进行适应度评估,然后按照一定的选择概率选择出一部分个体作为下一代的种群;交叉操作则是通过随机选取两个个体的染色体,然后按照一定的交叉概率进行染色体交换,从而产生新的个体;变异操作则是在个体的染色体中随机选择一些基因,并按照一定的变异概率进行基因突变,从而产生新的个体。 在这段代码中,产生的新个体被加入到了记忆库中的抗体中,这样可以保留一些优秀的个体,防止算法过早陷入局部最优解。同时,新的个体也可以作为下一代种群的一部分,继续进行遗传算法的迭代操作,直到达到一定的停止条件为止。

Incorporate into the list a new member called beta, which is the vector obtained by identifying the index positions of alpha that are NA.

Assuming that "alpha" is a vector, here's the code to create a new vector "beta" by identifying the NA index positions in "alpha": ``` alpha <- c(1, 2, NA, 4, NA, 6) # sample vector beta <- which(is.na(alpha)) # get the index positions of NA values in alpha ``` The "which()" function returns the index positions of TRUE values in a logical vector. In this case, we use the "is.na()" function to create a logical vector where TRUE corresponds to NA values in "alpha". We then pass this logical vector to "which()" to obtain the index positions of the TRUE values (i.e., the NA values in "alpha"). So, the vector "beta" will contain the index positions of the NA values in "alpha", which are 3 and 5 in this example.

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帮我解释一下这段话:The connection growth algorithm greedily activates useful, but currently ‘dormant,’ connections. We incorporate it in the following learning policy: Policy 1: Add a connection w iff it can quickly reduce the value of loss function L. The DNN seed contains only a small fraction of active connections to propagate gradients. To locate the ‘dormant’ connections that can reduce L effectively, we evaluate ∂L/∂w for all the ‘dormant’ connections w (computed either using the whole training set or a large batch). Policy 1 activates ‘dormant’ connections iff they are the most efficient at reducing L. This can also assist with avoiding local minima and achieving higher accuracy [28]. To illustrate this policy, we plot the connections grown from the input to the first layer of LeNet-300-100 [7] (for the MNIST dataset) in Fig. 3. The image center has a much higher grown density than the margins, consistent with the fact that the MNIST digits are centered. From a neuroscience perspective, our connection growth algorithm coincides with the Hebbian theory: “Neurons that fire together wire together [29]." We define the stimulation magnitude of the mth presynaptic neuron in the (l + 1)th layer and the n th postsynaptic neuron in the l th layer as ∂L/∂ul+1 m and x l n , respectively. The connections activated based on Hebbian theory would have a strong correlation between presynaptic and postsynaptic cells, thus a large value of (∂L/∂ul+1 m )x l n . This is also the magnitude of the gradient of L with respect to w (w is the weight that connects u l+1 m and x l n ): |∂L/∂w| = (∂L/∂ul+1 m )x l n (1) Thus, this is mathematically equivalent to Policy 1.

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