在网络优化方面,常用的方法包括优化算法的选择、参数初始化方法、数据预处理方法、逐层归一化方法和超参数优化方法。 在网络正则化方面,一些提高网络泛化能力的方法包括ℓ1和ℓ2正则化、权重衰减、提前停止、丢弃法、数据增强和标签平滑等。 本文将介绍神经网络优化的逐层归一化方法,包括批量归一化、层归一...
多边形网格的非流形封闭三角形网格正则化 I.引言 A.研究背景和意义 B.研究目的和意义 C.文章结构介绍 II.多边形网格的非流形特性分析 A.非流形封闭三角形网格的定义和特点 B.多边形网格的非流形问题产生的原因 C.多边形网格的模型表示方法 III.多边形网格的正则化算法 A.前置知识介绍 B.传统的正则化算法分析 C....
B.传统的正则化算法分析 C.基于边界对齐的多边形网格正则化算法 D.基于参数化的多边形网格正则化算法 IV.算法实现和优化 A.实验环境和数据集介绍 B.算法流程和实现细节 C.算法效率优化方法 V.实验结果和分析 A.正确性验证 B.实验结果比较和分析 C.算法的适用性和局限性 VI.结论和展望 A.研究成果总结 B.研究...
闭合曲面.实验结果表明,该算法能够将多边形网格转化为正则三角形网格模型. 关键词:模型修复;正则化;三角形网格;非流形 中图法分类号: TP391 ConstructionofNon-manifoldClosedRegularTriangleMeshfromPolygonalMesh LinJianli 1,2,3,4) , TangLei 1,3,4) ...
Tikhonov正则化与多重网格技术相结合的动态光散射反演
为了提高基于网格模型的算法与应用的效率和稳定性,提出一种将任意多边形网格模型转化为正则三角网格模型的算法.首先对输入多边形网格模型中非三角形的面片进行三角剖分,然后查找并移除模型中的重合或重叠元素,再通过模型内部三角形求交对模型进行边和面的分割,从而修正模型的拓扑结构;在求交的过程中,根...
边界约束正则化下的双网格迭代方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
考虑非线性扩散方程渗透率估计问题,它在多孔多相介质流渗透率估计中起重要的推动作用.为减少计算量,提出多重网格一正则化方法.在反演过程中,动态调整不同网格上的目标泛函使彼此相容,以满足"最优解是多重网格反演方法固定点"的必要条件.在固定网格反演中,使用快速稳定的正则化一高斯一牛顿法作为基本反演方法.数值模...
深度学习中的正则化技术:L1、L2、Dropout 优化算法:SGD、Adam、RMSprop 超参数调优:网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化 实战三:基于深度学习的高熵材料的虚拟高通量筛选: 收集和整理用于训练的数据集,包括高熵材料的化学组成、晶体结构、物理化学性质等,使用准备好的数据集对深度学习模型进行训练,并采用交叉验证等方法来评...
我们的第一个关键贡献是一个正则化项,它鼓励高斯项与场景表面很好地对齐。 然后,我们介绍了一种利用这种对齐方式,使用泊松重建从高斯中提取网格的方法,与通常用于从神经网络SDF中提取网格的Marching Cubes算法相比,该方法具有快速、可扩展和保留细节的优点。最后,我们引入了一种可选的细化策略,将高斯绑定到网格表面,...