《数学之美(第一版)》笔记 —— 第4章

本文探讨了中文分词方法的演变,从查字典到统计语言模型,介绍了解决二义性问题的方法,并讨论了不同分词颗粒度对翻译效果和网页搜索的影响。

第4章 谈谈中文分词

  • 中文分词方法的演变:

    • 查字典:遇到复合词就找最长的词匹配,遇到不认识的字串就分割成单字词。缺点:无法解决二义性问题(如,发展中国家,发展-中-国家,发展-中国-家)
    • 统计语言模型
      在这里插入图片描述
      不需要穷举所有的分词方式,可以采用动态规划或者维特比算法来快速找到最佳分词。
  • 关于分词的颗粒

    • 颗粒度大,翻译效果最好。(例如“联想公司”,作为一个整体)
    • 颗粒度小,网页搜索好。(例如“清华大学”和“清华”)
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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