loss = losses.mean()解释代码

时间: 2024-05-20 12:16:30 浏览: 12
这段代码计算了一个损失函数的平均值（mean）。损失函数通常是用来衡量模型预测结果与真实结果之间的误差或差距的一个函数。在深度学习中，我们通常使用损失函数来训练模型，即通过调整模型的参数，使损失函数的值最小化，从而使模型的预测结果更加准确。 在这段代码中，losses是一个包含多个样本的损失值的列表或数组。mean()函数对这些值取平均值，得到一个标量（scalar）的平均损失值，表示模型的整体预测误差。这个平均损失值越小，说明模型的预测结果越接近真实结果，模型的性能也越好。
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self.c_loss = tf.losses.mean_squared_error(self.td_target,self.v)用pytorch怎么实现

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.nn.MSELoss()` 来计算均方误差损失函数，相当于 TensorFlow 中的 `tf.losses.mean_squared_error()`。具体实现如下： ```python import torch.nn as nn criterion = nn.MSELoss() c_loss = criterion(td_target, v) ``` 其中，`td_target` 和 `v` 分别为目标值和预测值。

# 实例化模型 model = vgg("vgg16", 401, 512, 10) model.summary() # using keras low level api for training loss_object = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=False) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001) train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='train_accuracy') test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='test_accuracy')

这段代码看起来是在使用 TensorFlow 2.0+ 的 Keras 高级 API 实现 VGG-16 模型的训练。使用的优化器是 Adam，学习率为 0.0001。同时，还定义了训练和测试过程中的损失函数和准确率的度量指标。训练时使用的是分类交叉熵损失函数，准确率指标使用的是分类准确率。测试时同样使用这两个指标。

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loss = tf.reduce_mean(tf.keras.losses.binary_crossentropy(X_train, reconstruction))

这是一个计算二分类交叉熵损失的代码。在这里，X_train是输入数据，reconstruction是模型的重构输出。tf.keras.losses.binary_crossentropy是用于计算二分类交叉熵损失的函数。tf.reduce_mean用于计算平均...

解释这个代码 def compute_losses(self, states, actions, returns, advantages): logits, values = self.A2C(states.reshape(-1, 4, 84, 84)) logits = logits.reshape(-1, self.num_envs, self.outshape) values = values.reshape(-1, self.num_envs, ) probs = torch.distributions.Categorical(logits) log_probs = -probs.log_prob(actions) policy_loss = (log_probs * advantages.detach()).mean() entropy_loss = -self.entropy_coef * probs.entropy().mean() value_loss = F.mse_loss(values.double(), returns.detach()) self.opt.zero_grad() (policy_loss + entropy_loss + value_loss).backward() self.opt.step()

这段代码是一个用于训练 A2C （Advantage Actor-Critic）算法的函数，该算法用于强化学习。函数中首先使用 A2C 网络（也称为 Actor-Critic 网络）计算给定状态的行动策略和对应的状态值估计。然后对行动策略计算其...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool2D, Dropoutfrom tensorflow.keras import Model​# 在GPU上运算时，因为cuDNN库本身也有自己的随机数生成器，所以即使tf设置了seed，也不会每次得到相同的结果tf.random.set_seed(100)​mnist = tf.keras.datasets.mnist(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()X_train, X_test = X_train/255.0, X_test/255.0​# 将特征数据集从(N,32,32)转变成(N,32,32,1),因为Conv2D需要(NHWC)四阶张量结构X_train = X_train[..., tf.newaxis]    X_test = X_test[..., tf.newaxis]​batch_size = 64# 手动生成mini_batch数据集train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train)).shuffle(10000).batch(batch_size)test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test, y_test)).batch(batch_size)​class Deep_CNN_Model(Model):    def __init__(self):        super(Deep_CNN_Model, self).__init__()        self.conv1 = Conv2D(32, 5, activation='relu')        self.pool1 = MaxPool2D()        self.conv2 = Conv2D(64, 5, activation='relu')        self.pool2 = MaxPool2D()        self.flatten = Flatten()        self.d1 = Dense(128, activation='relu')        self.dropout = Dropout(0.2)        self.d2 = Dense(10, activation='softmax')        def call(self, X):    # 无需在此处增加training参数状态。只需要在调用Model.call时，传递training参数即可        X = self.conv1(X)        X = self.pool1(X)        X = self.conv2(X)        X = self.pool2(X)        X = self.flatten(X)        X = self.d1(X)        X = self.dropout(X)   # 无需在此处设置training状态。只需要在调用Model.call时，传递training参数即可        return self.d2(X)​model = Deep_CNN_Model()loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()​train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')​# TODO：定义单批次的训练和预测操作@tf.functiondef train_step(images, labels):       ......    @tf.functiondef test_step(images, labels):       ......    # TODO：执行完整的训练过程EPOCHS = 10for epoch in range(EPOCHS)补全代码

loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() # 定义训练和测试过程中的度量指标 train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_...

sample = next(iter(train_ds)) inputs_shape = sample[0].shape[1:] inputs = keras.Input(shape=inputs_shape) # 输入层 def mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, model): p = y_pred[:, :, 0] # 取出所有样本和时间步的输入 p f = y_true[:, :, 0] # 取出所有样本和时间步的标签 f p_new = tf.expand_dims(p + delta_p, axis=-1) f_new = model(p_new)[:, :, 0] delta_f = f - f_new relu = tf.nn.relu(delta_f) return tf.reduce_mean(tf.square(relu)) def combined_loss(y_true, y_pred, delta_p, model, alpha=0.5): mse_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) mcp_loss1 = mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, model) return alpha * mse_loss + (1-alpha) * mcp_loss1 model = model_attention_applied_before_lstm() combined_loss1=combined_loss() model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(0.001), loss=combined_loss1) epochs = 80 # 网络训练 history = model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds)结合前面的训练数据集将这段代码的combined_loss1补充完整

combined_loss函数的返回值是两种损失函数的加权和，其中第一种损失函数是均方误差（mean squared error，MSE），计算方式为tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)；第二种损失函数是mcp_loss...

#build live matplotlib fig fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) plt.ion() fig.show() fig.canvas.draw() for e in range(epochs): out = [] for b in range(-10- enc_seq_len, 10 - enc_seq_len): optimizer.zero_grad() X, Y = get_data(batch_size, enc_seq_len, output_sequence_length) #Forward pass and calculate loss net_out = t(X) #print(net_out.shape,Y.shape) loss = torch.mean((net_out - Y) ** 2) #backwards pass loss.backward() optimizer.step() #Track losses and draw rgaph out.append([net_out.detach().numpy(), Y]) losses.append(loss) ax.clear() ax.plot(losses) ax.set_title("Mean Squared Error") fig.canvas.draw()

这段代码是一个训练过程的循环，用于训练Transformer模型并可视化损失。 首先，创建了一个matplotlib的图形对象fig，并添加一个子图ax。然后，使用plt.ion()函数将图形设置为交互模式，以便在训练过程中...

分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

这是一个实现了OHEM(Online Hard Example Mining)的交叉熵损失函数，用于解决深度学习中存在难样本或噪声样本导致训练效果不好的问题。其中，thresh表示像素的softmax预测概率阈值，小于该阈值的像素被认为是难样本...

详细分析一下这个函数def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean()

这段代码是一个用于计算像素级别损失函数的函数。它使用了一种叫做OHEM(Online Hard Example Mining)的方法来选择难样本进行训练，减少了训练中易样本的影响。具体来说，它先将score和target的大小调整为一样，然后...

def monotonic_loss(p, f, delta_p, model): """ 计算单调性约束损失函数 """ p_new = p + delta_p f_new = model.predict(tf.expand_dims(p_new, axis=-1)) delta_f = f - f_new relu = tf.nn.relu(delta_f) return tf.reduce_mean(tf.square(relu)) def mcp_loss(p, f, delta_p, batch_size, num_steps, model): """ 计算单调性约束损失函数在所有样本和时刻上的平均值 """ mse_mcp = 0. for i in range(batch_size): for t in range(num_steps): mse_mcp += monotonic_loss(p[i, t], f[i, t], delta_p[i], model) mse_mcp /= (batch_size * num_steps) return mse_mcp def combined_loss(y_true, y_pred, delta_p, model, alpha=0.5): """ 组合MSE损失函数和单调性约束损失函数的新损失函数 """ mse_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) mcp_loss = mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, batch_size=64, num_steps=6, model=model) return alpha * mse_loss + (1-alpha) * mcp_loss这段代码有什么问题

该代码存在以下问题： ... mse_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) mcp_loss_value = mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, model) return alpha * mse_loss + (1-alpha) * mcp_loss_value

class FocalLoss(nn.Module): # Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5) def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__() self.loss_fcn = loss_fcn # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.reduction = loss_fcn.reduction self.loss_fcn.reduction = 'none' # required to apply FL to each element def forward(self, pred, true): loss = self.loss_fcn(pred, true) # p_t = torch.exp(-loss) # loss *= self.alpha * (1.000001 - p_t) ** self.gamma # non-zero power for gradient stability # TF implementation https://github.com/tensorflow/addons/blob/v0.7.1/tensorflow_addons/losses/focal_loss.py pred_prob = torch.sigmoid(pred) # prob from logits p_t = true * pred_prob + (1 - true) * (1 - pred_prob) alpha_factor = true * self.alpha + (1 - true) * (1 - self.alpha) modulating_factor = (1.0 - p_t) ** self.gamma loss *= alpha_factor * modulating_factor if self.reduction == 'mean': return loss.mean() elif self.reduction == 'sum': return loss.sum() else: # 'none' return loss

这个代码实现了一个 Focal Loss 损失函数，它是对二分类问题中的交叉熵损失函数的一种改进。它主要通过增加一个可调的超参数 $\gamma$，来调整难易样本的权重，从而解决类别不平衡问题。在代码中，它被实现为一个 ...

def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = torch.Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to states # - doing a training_step # - appending the current loss to the losses list # - update the running_mean for logging states.append(net.state_dict()) optimizer.zero_grad() output = net(batch) batch_loss = loss_function(output, batch.target) batch_loss.backward() optimizer.step() losses.append(batch_loss.item()) running_mean = (running_mean * j + batch_loss.item()) / (j + 1) if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean, "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: val_loss = 0. with torch.no_grad(): for val_batch in val_loader: val_output = net(val_batch) val_loss += loss_function(val_output, val_batch.target).item() val_loss /= len(val_loader) val_losses.append(val_loss) pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states net = get_OneFCNet() epochs = 10 optimizer = GD(net.parameters(), 0.002) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() losses, states = the_loop(net, optimizer, gd_data_loader, epochs=epochs) fig = plot_losses(losses) iplot(fig)这是之前的代码怎么修改这段代码的错误？

将类似的代码放在数据加载器的定义之后，确保数据和模型都在同一个设备上。如果您的模型已经在GPU上，可以使用.cuda()方法将数据加载器移到GPU上，如下所示： python train_loader = train_loader.cuda()

找出这段代码错误import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers class GCNModel(tf.keras.Model): def __init__(self, hidden_dim, output_dim): super(GCNModel, self).__init__() self.gc1 = GraphConvolution(hidden_dim) self.gc2 = GraphConvolution(output_dim) self.relu = layers.ReLU() self.dropout = layers.Dropout(0.5) self.dense = layers.Dense(1) def call(self, inputs): x, adj = inputs x = self.gc1(x, adj) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) x = self.gc2(x, adj) x = self.dense(tf.reduce_mean(x, axis=1)) return x loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() metrics = [tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()] optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels)) test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)

这段代码的错误是缺少GraphConvolution类的定义和导入。需要在代码开头添加类的定义和导入。如果已经定义了GraphConvolution类，则可能是没有导入GraphConvolution类所在的模块。

def mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, model): """ 计算单调性约束损失函数在所有样本和时刻上的平均值 """ p = y_pred[:, :, 0] # 取出所有样本和时间步的输入 p f = y_true[:, :, 0] # 取出所有样本和时间步的标签 f p_new = tf.expand_dims(p + delta_p, axis=-1) # 计算新的输入 p_new f_new = model(p_new)[:, :, 0] # 预测 f_new delta_f = f - f_new relu = tf.nn.relu(delta_f) return tf.reduce_mean(tf.square(relu)) def combined_loss(y_true, y_pred, delta_p, model, alpha=0.5): """ 组合MSE损失函数和单调性约束损失函数的新损失函数 """ mse_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) mcp_loss1 = mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, model) return alpha * mse_loss + (1-alpha) * mcp_loss1模型的输入是1个水文站流量和15个雨量站雨量，输出是一个水文站流量，给每个雨量站雨量输入一个微小的扰动（0~1之间），输出新的预测流量，p和f分别代表雨量和流量，结合这段描述对代码进行修改

mse_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) mcp_loss1 = mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, model) return alpha * mse_loss + (1-alpha) * mcp_loss1 # 假设输入的雨量站数量为15，修改...

# Define Network self._model = Model(inputs=init_x, outputs=[self._policy, self._value]) # Define the Loss Function opt = SGD(lr=self._lr, momentum=self._momentum, nesterov=True) # stochastic gradient descend with momentum losses_type = ['categorical_crossentropy', 'mean_squared_error'] # cross-entrophy and MSE are weighted equally self._model.compile(optimizer=opt, loss=losses_type)

这段代码定义了一个神经网络模型，包括输入（init_x）和输出（self._policy和self._value）。损失函数使用了随机梯度下降算法（SGD），其中包含学习率（self._lr）、动量（self._momentum）和Nesterov加速梯度。损失...

def train_one_epoch(epoch): logger.info('Start training process in epoch {}.'.format(epoch + 1)) if Ir_scheduler is not None: logger.info('Learning rate: {}.'.format(Ir scheduler.get last Ir())) model.train) losses = [ with tqdm(train_dataloader) as pbar: for data dict in pbar: optimizer.zero_grad() data_dict = to_device (data_dict, device) res = model (data_dict['rgb'], data_dict['depth']) depth scale = data dict[ 'depth max'] - data dict['depth min'] res = res * depth_scale.reshape(-1, 1, 1) + data_dict ['depth_min'].reshape(-1, 1, 1) data dict[ 'pred'] = res loss_dict = criterion (data_dict) loss = loss dict['loss'] loss.backward() optimizer.step() if 'smooth' in loss_dict.keys (): pbar.set_description('Epoch (}, loss: (:.8f}, smooth loss: {:.8f}'.format(epoch + 1, loss.item(), loss_dict['smooth'].item())) else: pbar.set_description('Epoch (), loss: (:.8f]'.format(epoch + 1, loss.item ())) losses.append(loss.mean) .item)) mean loss = np.stack(losses).mean() logger.info('Finishtrainingprocessinepochf},meantraining1oss:{:.8f}'.format(epoch+1,mean_1oss))改进这段代码

mean_train_loss = np.mean(train_losses) logger.info('Finish training process in epoch {} at {}, mean training loss: {:.8f}'.format(epoch + 1, datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), mean_train...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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Microsoft OfficeXP详解：WordXP、ExcelXP和PowerPointXP

"第四章办公自动化软件应用，重点介绍了Microsoft OfficeXP中的WordXP、ExcelXP和PowerPointXP的基本功能和应用。" 在办公自动化领域，Microsoft OfficeXP是一个不可或缺的工具，尤其对于文字处理、数据管理和演示文稿制作。该软件套装包含了多个组件，如WordXP、ExcelXP和PowerPointXP，每个组件都有其独特的功能和优势。 WordXP是OfficeXP中的核心文字处理软件，它的主要特点包括： 1. **所见即所得**：这一特性确保在屏幕上的预览效果与最终打印结果一致，包括字体、字号、颜色和表格布局等视觉元素。 2. **文字编辑**：WordXP提供基础的文字编辑功能，如选定、移动、复制和删除，同时具备自动更正和自动图文集，能即时修正输入错误，并方便存储和重复使用常用文本或图形。 3. **格式编辑**：包括字符、段落和页面的格式设置，使用户可以灵活调整文档的视觉风格，以适应不同的需求。 4. **模板、向导和样式**：模板简化了创建有固定格式文档的过程，向导引导用户完成模板填充，而样式则允许用户自定义和保存可重复使用的格式组合。 5. **图文混排**：WordXP的强大之处在于其处理图像和文本的能力，使得文档中的图片、图表和文本可以自由布局，增强了文档的表现力。 接下来，ExcelXP是电子表格软件，主要用于数据管理、计算和分析。它的主要功能包括： - 创建和编辑复杂的公式，进行数学计算和数据分析。 - 使用图表功能将数据可视化，帮助理解趋势和模式。 - 数据排序、筛选和查找功能，便于信息检索和管理。 - 表格和工作簿模板，方便用户快速生成标准格式的工作表。 最后，PowerPointXP是用于制作电子演示文稿的工具，其特性如下： - 简单易用的界面，方便用户创建引人入胜的幻灯片。 - 多样化的主题、过渡和动画效果，提升演示的视觉吸引力。 - 支持嵌入多媒体内容，如视频和音频，增强演示的交互性。 - 可以预览和控制演示流程，确保在实际展示时的流畅性。 这三款软件共同构成了OfficeXP，是办公环境中提高效率和专业性的关键工具。通过熟练掌握它们，用户可以高效地完成报告编写、数据分析和演讲准备等任务。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩