Fortran 语言 少样本学习方法示例

Fortran阿木 发布于 2025-06-21 3 次阅读


摘要:

随着人工智能和机器学习技术的快速发展,少样本学习(Few-shot Learning)作为一种高效的学习方法,在许多领域得到了广泛应用。本文将围绕Fortran语言,探讨少样本学习方法的基本原理,并通过一个示例代码展示如何在Fortran中实现一个简单的少样本学习模型。

关键词:Fortran;少样本学习;机器学习;深度学习

一、

Fortran是一种历史悠久的高级编程语言,广泛应用于科学计算和工程领域。尽管近年来Python等语言在机器学习领域的应用越来越广泛,但Fortran在数值计算和性能优化方面仍具有独特的优势。本文将介绍如何在Fortran中实现一个简单的少样本学习模型,以展示Fortran在机器学习领域的应用潜力。

二、少样本学习概述

少样本学习是一种在训练数据非常有限的情况下,通过学习少量样本来预测未知样本的方法。在许多实际应用中,如医疗诊断、图像识别等,由于数据采集成本高或数据量有限,少样本学习具有很高的实用价值。

三、Fortran语言在少样本学习中的应用

Fortran语言在数值计算和性能优化方面具有以下优势:

1. 高效的数值计算能力;

2. 强大的数组处理能力;

3. 丰富的数学函数库;

4. 优化的编译器和运行环境。

以下是一个简单的Fortran代码示例,展示了如何实现一个基于K-近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法的少样本学习模型。

四、示例代码

fortran

program few_shot_learning


implicit none


integer, parameter :: n_samples = 10, n_features = 2, n_classes = 3


integer :: i, j, k, label, correct


real :: data(n_samples, n_features), query(n_features), distances(n_samples)


integer :: class_labels(n_samples), query_label

! 初始化数据


data = reshape([(i, j), (i, j), (i, j), (i, j), (i, j), (i, j), (i, j), (i, j), (i, j), (i, j)], [n_samples, n_features])


class_labels = [(1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1), (2, 2)]


query = [(0.5, 0.5)]

! 计算距离


do i = 1, n_samples


distances(i) = sqrt(sum((data(i, :) - query) 2))


end do

! 选择最近的k个邻居


k = 3


call sort(distances, class_labels, n_samples)

! 计算查询样本的标签


query_label = class_labels(k)

! 判断预测是否正确


correct = (query_label == 2)

print , 'Query label: ', query_label


print , 'Correct: ', correct


contains


subroutine sort(array, indices, n)


real, intent(inout) :: array(n)


integer, intent(inout) :: indices(n)


integer :: i, j, min_index


real :: min_value


do i = 1, n


min_index = i


min_value = array(i)


do j = i + 1, n


if (array(j) < min_value) then


min_index = j


min_value = array(j)


end if


end do


if (min_index /= i) then


array(min_index) = array(i)


array(i) = min_value


indices(min_index) = indices(i)


indices(i) = indices(min_index)


end if


end do


end subroutine sort


end program few_shot_learning


五、总结

本文通过一个简单的Fortran代码示例,展示了如何在Fortran语言中实现一个基于K-近邻算法的少样本学习模型。尽管本文的示例较为简单,但Fortran在数值计算和性能优化方面的优势使其在处理大规模数据和复杂模型时具有很高的应用价值。随着机器学习技术的不断发展,Fortran在机器学习领域的应用前景值得期待。