01 2025 档案
摘要：在数据驱动的决策系统中，权重分配的合理性直接决定了模型的性能表现。如何从数据中挖掘隐含的模式并优化权重分配，是当前研究中的一个重要方向。本文提出了一种基于关联规则的权重分配优化方法，通过频繁模式挖掘和动态决策机制相结合，提升系统在多任务场景中的表现。 关联规则与频繁模式挖掘 关联规则挖掘是发现数据集
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摘要：深度学习技术在图像处理和自然语言处理（NLP）领域展现了强大的能力。本文探讨了如何结合卷积神经网络（CNN）的特征提取能力、自适应锚框优化方法，以及 RoBERTa 和生成对抗网络（GAN）的跨领域应用，提供一种统一的优化策略，解决图像和文本相关的复杂问题。 一、卷积特征提取的核心作用 卷积神经网络
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