关键词： 小学数学   教学方法   策略探讨  

摘要： 大部分学生或多或少都有些偏科的问题,而数学相比较语文更加考验学生的逻辑思维能力、空间想象力、实际操作能力以及算术水平,这些能力都需要经过一定的培养才可以让学生更快地理解和运用数学。以下是一些教学方法的总结。

关键词： 初中英语   学习方法   学习效果  

摘要： 学好初中英语是每个初中生都希望的。虽然我们现在小学就开始学习,但学不好的大有人在,想要学好英语并不是一件很容易的事情。每个人的学习方法不同,学出来的成果也不一样,掌握好自己的学习方法是很重要的。学好初中英语会为以后更深入地学习打好基础。现在学习很多东西都要英语,所以学好英语是有必要的。

关键词： 平方分米   长方形   面积单位   学生学习   平面图形   意义建构  

摘要： "面积单位的认识"是苏教版教材三年级下册第六单元"长方形和正方形的面积"第二课时的教学内容。从教材呈现的设计线索可以看出这部分内容的体验性、规约性以及应用性。通过教学,要让学生在进一步理解面积含义的基础上,认识面积单位平方厘米、平方分米、平方米,能初步建立这几个面积单位的表象,并且能准确应用于具体物体"面"的大小以及图形大小的确定和表达过程中。

关键词： 方法总结   高中物理学习   竖直上抛运动   抛体运动  

摘要： 高中物理的知识点环环相扣,是一门连续性、阶段性学习的综合运用学科,学习的重难点是运功和力学。下面以高中物理必修2中的抛体运动为例研究高中物理高效学习。抛体运动主要分为运动的合成与分解、竖直方向上的抛体运动、平抛运动和斜抛运动,下面我们以竖直方向上的抛体运动为例进行学习方法

关键词： 高中阶段   物理   电路知识   学习方法  

摘要： 在高中阶段物理课程的学习中,电路知识属于重点学习内容,与此同时,这部分知识也是我们高中阶段学生需要重点复习的内容。因此,在开展物理课堂教学活动时,为了能够进一步提升,我们高中阶段学生对电路知识的理解与掌握,老师应该引导我们学生运用正确的学习方法学习此部分知识,进而对电路知识做到深入理解与熟练掌握。

关键词： 高中生   理综   方法   技巧  

摘要： 高考中,理综是分数最高的一科,同时也是最拉分的一科。因此,每一位即将面对高考的学生在学习的过程中都要面对庞大的知识体系和繁杂的知识点。那么,如何在有限的时间内将所学的知识点扎实掌握,并在考试中准确地完成答卷,是高中生亟待面对和解决的事情。本文主要从理综科的学习方法和提分技巧两方面阐述笔者的见解和思考。

关键词： 特征提取   最大边界   随机梯度蒙特卡洛马尔科夫链   层次化概率模型   深度主题模型   多模态学习  

摘要： 随着人工智能与机器学习的发展,特征提取在智能系统中起到重要的作用。由于有监督的特征提取学到的特征与后续任务直接相关,因此获取标签数据后,利用深度神经网络有监督提取特征受到了广泛的关注。虽然它们在诸如图像处理,自然语言处理等领域获得了巨大的成功,但是它们只能得到对模型的点估计,而且“黑盒子”属性模型很难解释各层学到的特征。相反,与基于优化的模型相比,概率模型在挖掘数据结构、结合领域知识以及解释学到的特征等方面展示了更强的能力。针对如何利用概率模型提取图像与文本特征,本论文从监督与非监督学习两个方面,研究可解释的贝叶斯特征学习模型。除此之外,本论文还将讨论如何利用大规模推理算法将概率模型用于大数据场景,并且将模型扩展到图像与文本的联合表示学习任务中。论文的主要研究内容如下:1.针对有监督特征学习问题中,深度神经网络只能学习参数的点估计,导致其对噪声并不稳健,并且缺少合理的概率解释,本文提出了基于最大间隔准则的有监督判别投影方法。它利用了支持向量机的隐变量表示作为分类准则,通过变量增广技术,在贝叶斯框架下联合学习线性投影子空间以及分类器。进一步利用核表示方法提出了非线性判别投影模型。为了建模核空间的稀疏性,借助spike-and-slab先验从合适的空间中寻找基向量。不同与很多现有模型利用基向量近似原始空间,本文的方法联合最终的分类任务寻找基向量。由于模型具有条件共轭特性,因此参数都可以通过简单有效的吉布斯采样进行推理。我们将线性模型命名为最大边界线性判别投影(MMLDP),而将利用核方法的模型命名为核最大边界判别投影(KMMDP),并在仿真数据和大量实测数据上,验证它们的实用性和有效性。2.对于复杂的高维数据,譬如自然图像,MMLDP与KMMDP都需要将它们转化成为一维向量进行处理,导致模型无法挖掘各维度之间存在的相关信息。借助深度学习的思想,本文提出了统一的贝叶斯最大间隔判别投影框架(MMDP),它利用隐表示与观测的不同关系,联合学习判别子空间与最大间隔分类器。在MMDP中,假设隐变量服从一个高斯分布,其中均值与方差分别是观测的投影函数。这个函数非常灵活,可以是浅层也可以是深层结构。浅层结构包括线性、非线性核函数以及卷积投影,其中卷积投影可以利用逐层训练方法得到深层结构。利用深度网络强大的表征能力以及有效的参数学习方法,我们将贝叶斯模型与传统的深度网络结合,比如多层感知机或者卷积神经网络,构建端到端的贝叶斯深度判别投影模型。针对大数据应用,利用随机梯度马尔科夫蒙特卡洛方法,实现对不同模型在大数据背景下的有效推理。最后,在实测数据集上验证了MMDP框架的有效性,同时给出了对模型参数以及计算复杂度的详细分析。3.针对实际应用中无标签数据远多于标签数据这一现象,特别是文本数据,因此如何利用概率生成模型(PGM)非监督的、灵活的挖掘文本的数据结构是特征学习中的一个关键问题。虽然一些现有模型可以从大量文本数据中提取相关特征,但是大多数模型都是浅层的,限制了模型的特征表达能力。同时它们都是一个由上到下的生成结构,因此很难做到实时处理。为了针对文本分析建立灵活可解释的多层PGM,本文提出深度自编码主题模型(DATM)。该模型利用层次化的伽马分布构建多层随机生成模型。针对该生成模型,为了找到适用于大规模数据的后验推理算法,首先提出了基于主题自适应的随机梯度黎曼流形蒙特卡洛马尔科夫采样算法,联合推理具有归一化限制的全局变量,同时得到各层自适应的学习率。给定全局参数的一个后验采样,为了快速有效的推理文本各层的局部隐表示,我们提出了威布尔上下变分自编码网络。该网络通过一个可学习的前向神经网络,确定性的自下而上的传递信息,进而通过威布尔分布结合自上而下的随机信息,联合推理文本隐表示的后验分布。在给定文本标签信息时,无监督DATM可以利用分类似然,转化成监督的DATM模型,在保留模型生成能力的同时,增加了隐变量的鉴别性。在实际大规模数据上,通过监督与非监督实验,验证模型的有效性和大规模特性。4.之前讨论的模型都只针对单一的数据模态。然而,在现实世界中,往往人们会用多种模态形式去理解一个物体或者目标,其中最常见的就是图像文本的联合学习。虽然现有图像文本联合学习方法在某些应用上获得了成功,但是很少有模型可以挖掘可解释的层次化的视觉与语义关系,并建立端到端的模态转换。为此,我们首先提出了一个统一的概率模型框架,我们称其为聚集后验随机GAN(APGAN),其中VAE的聚集后验代替噪声作为GAN网络生成器的输入。APGAN最大程度的保留了各自的结构,使得模型不仅可以建模多模态数据,也可以建模单模态数据。首先在单模态数据集上,验证APGAN作为深度生成模型的有效性以及灵活性。基于此,我们通过将一个基于深度主题模型的变分异构自编码模型与StackGAN++图像生成器结

关键词： 高中生物   生物学习   生物知识   学习方法  

摘要： 生物作为高中非常重要的一门学科,同学们在学习的过程中,不仅需要得到老师的有效引导,而且还需要不断地总结学习经验,从而获得一种属于自己的学习方式,这样才能更好地提高生物的学习成绩。本文主要介绍一下我学习的方法与经验,希望可以给其他同学带来一些生物学习上的帮助。

关键词： 学生   高中数学   学习方法  

摘要： 高中数学是高考中占有很大比重的一门的学科,学生对它的掌握程度很大程度上会影响着整体水平。而且,数学需要学生具有逻辑思维和多角度分析的能力,这样的思维能力对学生其他科目的学习也是有帮助的。所以,学生在高中数学的学习中,应该找到适合自己的学习来提升数学能力,除了老师上课说讲的内容和学习的气氛等外部条件外,学生自身应该如何和改进高中数学学习方法,本文就阐述关于高中数学学习方法的这一问题。

关键词： 碎片化学习   学习方法   学习效果   大学生英语   学习者  

摘要： 随着5G时代的到来,如何利用好网络以及科学技术去帮助我们提高英语学习的效果,是一个需要解决的问题。碎片化学习遍布校园的各个角落,不限制时间,空间是它最大的特点。学生可以自由的掌握自己的学习环境与内容。本文主要研究大学生如何进行英语的碎片化学习,从而提高学习者英语水平。1绪论1.1研究背景现如今,无处不在的大数据使我们的生活节奏越来越快,新兴电子产品和网络技术的出现使得学习的设备变得日新月异,正是这些产品的出现,把学习者的时间变得更加碎