47、凸多面体距离函数下的 2 - 中心问题及平面彩色单纯形深度与中位数算法

凸多面体距离下的2-中心与彩色深度算法

凸多面体距离函数下的 2 - 中心问题及平面彩色单纯形深度与中位数算法

凸多面体距离函数下的 2 - 中心问题

在平面中,对于一组包含 $n$ 个点的集合 $S$ 和一个包含原点的凸多边形 $P$,在距离函数 $\delta_P()$ 下,$S$ 的 2 - 中心可以在 $O(n \log m)$ 时间内计算得出,其中 $m = |P|$。

在三维空间里,同样可以高效地计算在凸多面体距离函数下的 2 - 中心。下面是具体的算法步骤:
1. 计算极端点 :使用与多面体 $P$ 的面垂直的方向,计算集合 $S$ 中的 $m$ 个极端点。
2. 确定最小缩放因子 :计算最小的 $s > 0$,使得步骤 1 中计算出的点可以被某个平移后的多面体 $sP + t$($t \in R^3$)覆盖。设 $p_1, p_2, \ldots, p_k$($k \leq m$)为多面体 $sP + t$ 边界上来自集合 $S$ 的最多 $m$ 个点(每个面最多一个点)。
3. 当 $k \geq 5$ 时的处理 :选取 3 个点 $p_i, p_j$ 和 $p_l$。类似于二维 2 - 中心算法中的缩放操作,在由通过对应于 $p_i, p_j, p_l$ 的面的 3 个平面所界定的锥体内进行二分查找。这一步可以在线性时间(关于 $n$)内完成,但一个简单的实现方式的时间复杂度为 $O(n \log n \log m)$ 也足够了。
4. 当 $k = 4$ 时的处理 :对于每一对 $p_i$ 和 $p_j$($1 \leq

在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用学术研究积累方法经验技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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