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北京科技大学:基于ALBERT与双向GRU的中医脏腑定位模型
文档格式:PDF 文档大小:941.05KB 文档页数:8
脏腑定位,即明确病变所在的脏腑,是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型,输入症状文本信息,输出对应的病变脏腑标签,为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题,基于中医的医案数据,提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元(Bi-GRU)的脏腑定位模型。对比实验和消融实验的结果表明,本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性,与Word2Vec文本表示方法相比,本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率。在模型参数上,ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量,有效减小了模型大小。最终,本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013
延安大学:《调查方法与实务》课程课程教学资源(PPT课件)第三章 抽样调查设计
文档格式:PPT 文档大小:461.5KB 文档页数:45
第一节 抽样调查的概念及程序 第二节 概率抽样调查 按照随机原则,从总体中抽取一定数目的单位作为样本,用样本数据来推断总体数量的特征,并控制抽样误差。 第三节 非概率抽样调查 从总体中非随机地选择部分单位构成样本,说明总体的特征。 第四节 样本单位数的确定 第五节 调查误差及其控制 调查误差的概念 调查误差的分类 调查误差的控制
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章(4.3)minimax估计
文档格式:PPT 文档大小:331.5KB 文档页数:13
由定义可见,我们是以最大风险的大小作为衡量 决策函数好坏的准则。因此,使最大风险达到最小的 决策函数是考虑到最不利的情况,要求最不利的情况 尽可能地好。也就是人们常说的从最坏处着想,争取 最好的结果。它是一种出于稳妥的考虑,也是一种偏 于保守的考虑
临沂大学(临沂师范学院):《数学分析》课程教学资源(讲义)第二十一章 重积分
文档格式:PDF 文档大小:123.39KB 文档页数:7
一、基本概念 1、二重积分的定义 设f(x,y)是定义在可求面积的有界闭区域D上的函数。J式一个确定的常数,若对任意的正数,总 存在某个正数δ,使对于D的任何划分T,当它的细度<时,属于T的所有积分和都有
温州大学:《高等代数》课程教学资源(PPT课件)第三章 线性方程组(3.2)n维向量空间
文档格式:PPT 文档大小:173.5KB 文档页数:6
一、向量空间的定义和例子 向量与向量空间对我们并不陌生,在解几中,我们已经讨 论过二维和三维向量空间中的向量。 在那里,两个向量相加可以按平行四边形法则相加,若向 量用坐标表示,则两个向量相加转化为对应坐标相加,数与向 量相乘变为数与向量的每个坐标相乘,由此可抽象出一般向量 的定义
清华大学:《计算机组成原理》第十一、十二讲 指令系统
文档格式:PPT 文档大小:1.26MB 文档页数:106
1、指令系统概述 2、指令构成与指令编码 操作码、地址码、定长指令和不定长指令格式,定长操作 码,操作码扩展技术 3、操作数存储及寻址方式 操作数类型,边界对齐,大数端、小数端,常见的寻址 方式以及实例
黑龙江大学物理科学与技术学院:《EDA教程——EDA技术及应用》第六章 VHDL中属性的描述及定义语句(蔡喜平)
文档格式:PPT 文档大小:159KB 文档页数:24
一、属性:指设计实体、结构体、数据类型、信号等对象的特定特征。 二、VHDL的预定义属性分类: 1、数值类属性; 2、函数类属性; 3、信号类属性; 4、数据类型类属性; 5、数据区间类属性
南京航空航天大学:《数据结构》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 数组和广义表
文档格式:PPT 文档大小:1.09MB 文档页数:97
5.1 数组的类型定义 5.2 数组的顺序表示和实现 5.3 稀疏矩阵的压缩存储 5.4 广义表的类型定义 5.5 广义表的表示方法 5.6 广义表操作的递归函数
长安大学:《概率统计》课程电子教案(PPT教学课件)目录(主编:马江洪)
文档格式:PPT 文档大小:2.84MB 文档页数:14
第一章随机事件及其概率 第二章一维随机变量及其分布 第三章多维随机变量及其分布 第四章随机变量的数字持征 第五章数定律和中心极限定理 第六章数理统计基本知识 第七章参数估计 第八章假设检
温州大学:《高等代数》课程教学资源(PPT课件)第二章 行列式(2.8)Laplace展开定理
文档格式:PPT 文档大小:453KB 文档页数:12
利用行列式的依行(列)展开可以把n阶行列式化为n-1 阶行列式来处理,这在简化计算以及证明中都有很好的应用。 但有时我们希望根据行列式的构造把n阶行列式一下降为n-k 阶行列式来处理,这是必须利用 Laplace展开定理。为了说明 这个方法,先把余子式和代数余子式的概念加以推广
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