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模型結(jié)構(gòu)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用 由三層組成的模型 ：第一層有 64 個神經(jīng)元，第二層有 32 個神經(jīng)元，均使用 ReLU 激活，最后一層有 1 個神經(jīng)元，使用 sigmoid 激活進行二元分類。

交叉驗證法評估結(jié)果的穩(wěn)定性和保真性在很大程度上取決于k的取值，為了強調(diào)這一點，通常把交叉驗證法稱為”k折交叉驗證”（k-fold cross validation），k通常取10—10折交叉驗證。交叉驗證的好處就是從有限的數(shù)據(jù)中盡可能挖掘多的信息，從各種角度去學習我們現(xiàn)有的有限的數(shù)據(jù)，避免出現(xiàn)局部的極值。在這個過程中無論是訓練樣本還是測試樣本都得到了盡可能多的學習。

圖2 跨尺度模型的數(shù)值程序圖2給出了跨尺度模型的整體數(shù)值程序。數(shù)值程序可以簡單地介紹如下。(一)開始跨尺度預測。(b)使用CACPFEM為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成數(shù)據(jù)樣本(第4.4.1節(jié))。(c)通過反向傳播Marquardt-Levenberg算法用數(shù)據(jù)樣本訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并用相關(guān)指數(shù)評估人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(第4.4.2節(jié))。

2020年8月，DARPA授予諾斯羅普·格魯曼公司“游戲破壞者”（Gamebreaker）項目研究合同，旨在開發(fā)人工智能技術(shù)并將其應用于目前的實時策略游戲，希望采用AI技術(shù)開發(fā)交戰(zhàn)模型，以打破復雜的模型或游戲的不平衡，進而增強軍事戰(zhàn)略。在輔助決策方面，DARPA正在實施“適應性跨域殺傷網(wǎng)”（Adapting Cross-domain Kill-webs，ACK）項目，將為任務指揮官提供決策輔助。