一、BP神经网络简介 1 BP神经网络概述 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。 BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用
题目 树上每个节点都有自己的需要权值，\(0\) 号点为根与源点，每次从 \(0\) 号点发 \(d\) 的权值，一个点接到权值之后会查看自己的儿子：如果有儿子还没有被满足，那么就会将权值平分给没有被满足的儿子。否则如果自己没被满足，就给自己留下权值，如果自己已经满足了，就把多余的权值返还给父亲
以下内容是自己学习北京邮电大学鲁鹏副教授计算机视觉与深度学习课程（A02）的一些笔记，笔者能力有限，如有错误还望各位大佬在评论区批评指正 。 先贴一下课程的官网：CV-XUEBA 接上篇，简单的介绍了分类器的设计，接下来开启分类器的设计之旅。上篇地址：计算机视觉与深度学习-2 1、线性分类
Adaboost 什么是集成学习 在机器学习的有监督问题中，我们的目标是通过学习获得一个正确率很高的模型（强可学习）。但往往我们无法获得效果这么好的模型，只能得到一个学习率仅比随机猜测略好的模型（弱可学习）。Schapire证明，强可学习和弱可学习是等价的。因此，问题变成了，如何将我们容易
题目描述 给定一棵包含 NN 个节点的完全二叉树，树上每个节点都有一个权值，按从 上到下、从左到右的顺序依次是 A_1, A_2, ··· A_NA1,A2,⋅⋅⋅AN，如下图所示： 现在小明要把相同深度的节点的权值加在一起，他想知道哪个深度的节点 权值之和最大？如果有多个深度的权值和同为
https://www.luogu.com.cn/problem/CF103E 有一个大小为 \(n\) 的全集，每个元素是一个数，有 \(n\) 个子集。题目保证任意 \(k\) 个子集的并的大小 \(\ge k\)。 每个子集有一个可正可负的权值，你需要选出一些子集使得这些子集并的大小等于子集个数，且所选子集的权值和最小。可以为空集
一些量化(quantization)技巧 对象：对权重量化，对特征图量化(神经元输出)，对梯度量化(训练过程中) 过程：在inference网络前传，在训练过程(反传) 一步量化(仅对权重量化)， 两步量化(对神经元与特征图量化，第一步先对feature map进行量化，第二步再对权重量化)。 32位浮点和16位浮点存储的时候
神经网络学习笔记_03 六、权值初始化1. 为什么要进行权值初始化2.权值初始化的方法 七、正则化方法 六、权值初始化 1. 为什么要进行权值初始化 2.权值初始化的方法 Kaiming初始化方法也是根据神经网络中输入神经元与输出神经元的个数来控制标准差的一种方法，这里没有过
试题 历届真题 完全二叉树的权值【第十届】【省赛】【A组】 问题描述 给定一棵包含 N 个节点的完全二叉树，树上每个节点都有一个权值，按从 上到下、从左到右的顺序依次是 A1, A2, · · · AN，如下图所示： 现在小明要把相同深度的节点的权值加在一起，他想知道哪个深度的节点
复杂问题 题目链接：ybt高效进阶 21161 题目大意 给你一个无向图，我们定义一个四元环为一个四个点的集合，这四个点（u,v,x,y）构成的子图，存在边 (u,v),(v,x),(x,y),(y,u)。 然后点有点权，四元环的点权就是那四个点的点权之和。 然后要你求这个图所有四元环的点权和。 思路 在做这道题之前呢
刚开始的时候被E题卡住了，不过发现是个数学题后就开始使劲推式子，幸运的是推出来了，之后的F题更是树形DP换根的模板吧，就草草的过了，看了一眼G，随便口胡了一下，赶紧打代码，毕竟时间不多了，最后也没打完！比赛结束五分钟后，打完代码，woc，连样例都过不去，一看，确实忽略了一些情况。这个题卡的值了！ G
问题 ①胜利乡有7个村庄(A, B,C,D,E,F,G)，现在需要修路把7个村庄连通 ②各个村庄的距离用边线表示(权)，比如A-B距离5公里 ③问:如何修路保证各个村庄都能连通，并且总的修建公路总里程最短? 代码 重点理解createMinTree中的三层for循环 public class Main { public static v
最小生成树 Prim算法 算法思想：从图中任意取出一个顶点，把它当成一颗树，然后从与这棵树相连接的边中选取一条最短的（权值最小）的边，并将这条边及其所连接的顶点并入到当前树中。 生成树生成过程 候选边长的算法：此时树中只有0这个顶点，与0相连接的顶点分别为1、2、3长度分别为5、1、2这
题目描述 给定 \(n\), \(k\), \(m\) , 问有多少个序列组 \((A_0,A_1,…,A_n)\) 满足：序列 \(A_i\) 的元素个数为 \(i\) ; 所有元素都在 \([1,k]\) 内; \(\forall i\in[0,n)\) , \(A_i\) 是 \(A_{i+1}\) 的子序列且 \(A_i\) 的字典序小于 \(A_{i+1}\). 输出在 \(\bmod \ m\) 意义下
题解 因为一棵树的权值被根节点各子节点的子树平分，因此可以求出叶子节点\(i\)的权值对根节点的贡献，设其为\(\frac{1}{va_i}\)。也就是说，对于节点\(i\)，\(1\)权值的比重是\(\frac{1}{va_i \cdot a_i}\)，而目标就是将这些叶子节点单位权值的比重统一，并使其最小。因为随着\(a_i\)减小，\(
一、 BP神经网络预测算法简介 1.1 神经网络的结构 神经网络的网络结构由输入层，隐含层，输出层组成。隐含层的个数+输出层的个数=神经网络的层数，也就是说神经网络的层数不包括输入层。下面是一个三层的神经网络，包含了两层隐含层，一个输出层。其中第一层隐含层的节点数为3，第二
1 BP神经网络预测算法简介 1.1 神经网络的结构 神经网络的网络结构由输入层，隐含层，输出层组成。隐含层的个数+输出层的个数=神经网络的层数，也就是说神经网络的层数不包括输入层。下面是一个三层的神经网络，包含了两层隐含层，一个输出层。其中第一层隐含层的节点数为3，第二层的节点数
https://zhuanlan.zhihu.com/p/125536847 内容是抄的这篇 选择器的种类 !important 内联样式 ID选择器 class选择器 元素选择器 通配符选择器 权值权级 创造权值的概念来理解权重 选择器的权重 选择器的权重可以相加 权值相同时 后面的选择器会覆盖前面的选择器相同的属性 权值
1053 Path of Equal Weight (30 分) 题目大意 给出树的结构和权值，找从根结点到叶子结点的路径上权值和等于给定目标数的路径，并且从大到小输出路径 基本思路 数据结构： 定义二维数组v，下标是结点编号，值是这个结点所有孩子结点的结点编号。 定义数组value，下标是结点编号，值是这个
Prim算法 算法思想：从图中任意取出一个顶点，把它当成一颗树，然后从与这棵树相连接的边中选取一条最短的（权值最小）的边，并将这条边及其所连接的顶点并入到当前树中。 生成树生成过程 候选边长的算法：此时树中只有0这个顶点，与0相连接的顶点分别为1、2、3长度分别为5、1、2这个长度就是候
文章目录 Problem A. Super-palindrome——思维Problem J. Master of GCD——差分+快速幂Problem C. Master of Phi——枚举找规律博弈Problem B. Master of Phi——数论推公式Problem D. Master of Random——逆元 以下题目出自 该网址 Problem A. Super-palindrome—
权值统计 给出一个 \(n\) 个结点的无根树以及每个结点的权值，求出树的每一条路径的权值积的和，单独的一个结点也算作一条路径。 解析 要求每一条路径。 规定每条路径的权值为途径的点权之积。 对于这类问题，我们可以用 \(dp_u\) 表示以 \(u\) 为根的子树内所有答案。 但是，因为题目规
最小堆（小顶堆）：用完全二叉树表示（不一定是满二叉树）除了根节点每个节点都大于父节点的权值 最大堆（大顶堆）：每个节点的权值都小于父节点的权值 答案：D 删除堆顶，然后总是从堆尾将某个数先放置到堆顶，然后依次下调到符合完全二叉树的要求，即每个子树的两个子节点都比父节点大（最小堆
平衡树学习笔记 1：fhq Treap（非旋 Treap） 正文开始前首先 %%% fhq 大佬。 众所周知，平衡树是一种 非常猥琐 码量堪忧的数据结构。 他的祖先是一种叫做二叉搜索树 ( \(BST\) ) 的东东。 话说二叉搜索树是个什么玩意呢？ 二叉搜索树： 显而易见，这是一棵二叉树 (逃),它的每个节点上有一个需要
题目链接 给定一个长度为 \(n\) 的序列 \(a_{1\sim n}\)。 \(q\) 次询问，每次取出序列中的一个区间 \([l,r]\) 内的元素进行操作。 一次操作可以合并相邻两个元素（假设依次为 \(x\) 和 \(y\)），得到一个值为 \(x+2y\) 的新元素。对于每次询问，求出求最终能得到的元素的最大值。 \(1\le
