高效的学习方式

       学习方式有很多种,但不同的学习方式对应的效果是不同的。以前在学校都是上课听老师讲,下课自己看书,殊不知这种学习方式效率是很低的。

       根据美国缅因州国家训练实验室的研究成果,学习方式分为主动学习和被动学习,主动学习的效率要远远高于被动学习。1946年,美国学者埃德加戴尔提出了“学习金字塔”理论。以语言学习为例,在初次学习两个星期后,学习金字塔理论告诉我们,不同的学习方法达到的学习效果不同,学生对知识的保持率,从5%~90%的范围内不等。具体效果是:用耳朵听讲,知识保留5%;用眼去阅读,知识保留10%;视听结合,知识保留20%;用演示的办法,知识保留30%;分组讨论法,知识保留50%;练习操作实践,知识保留75%;向别人讲授相互教,快速使用,知识保留90%。

      如上图,学习金字塔分为被动学习和主动学习,被动学习的平均留存率是小于30%的,而主动学习的平均留存率是大于50%的,实践、教授给他人的留存率达到了75%和90%。从这一点可以看出,我们之前一直没有学会是有原因的,往往只是课上听讲,知识的留存率仅仅有5%,很多知识点都是学完就忘了,没有系统的串起来,也没有动手去实践,更没有教授给他人。

      而有时我们所学的知识,乍一看似乎是懂了,但是想要把知识讲给别人听却是无法讲出来的,这种情况其实还是没有从根本上理解知识的联系,这就需要我们提出问题、讨论问题,在不断的深入探讨中加深印象,理解知识,并把琐碎的知识点串联起来,形成知识网。

根据学习金字塔理论的启示,我们可以知道,主动学习比被动学习要高效的多,小组讨论要比个人学习的效果好,把知识教授给别人的效果最好,归纳总结是把知识点串联起来的重要方法,可以帮助我们把已有的知识点联系起来,不至于使知识点过于琐碎。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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