题目链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/121192#problem/L 这是一道很有意思的题,就是给定一个以原点为圆心的圆,然后给定 一个点  求最大三角的 其他的坐标 ,很容易知道这个三角形一定是等边三角形,所以圆心就是三角形的重心,刚开始用直线的方程来写,还要解一个复杂的一元二次方程,十分复杂,后来又想到一种简单的方法 这样就可以得到一个点的坐标  又重心为圆点  则三点的横坐标之和为0 总坐标之和为0 ac代码: import java.io…

就是画个图啦 分三个平面去画orz #include <iostream> #include <cmath> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; ][]; int main() { ios::sync_with_stdio(false); int t; cin >> t; while (t--) { ; i < ; i++) ; j < ; j++)…

1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning).非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki上对这三种学习的简单描述如下: 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类. 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类. 半监督学习:综合利…

选自:http://www.cnblogs.com/mingzhao810/archive/2012/08/03/2617674.html 这个是重点,呵呵,本部分会讨论到如下内容: 1. 建立语音材料库,确定识别基本元,比如一个单词 yes no ok等,或者 声母 b p m f 韵母 d t n l 等,确定基本元后,标记好识别基本元. 2. 对语音材料库中的声音文件提取MFCC声纹特征 3.为每一个基本元建立一个HMM模型. 4.利用MFCC声纹特征对每一个HMM模型进行训练,使模型参数…

从特殊的训练样例中归纳出一般函数是机器学习的核心问题.一般函数是对理想目标函数的函数逼近(function approximation).简而言之,从特殊到普通.与此对应的是演绎推理(deductive reasoning),就是从一般性的前提出发,通过推导(即“演绎”),得到具体的称述或个别结论的过程(可以看作预测过程,根据一般规律得出结论). 归纳学习假设:任一假设如果在足够大的训练样例集中很好地逼近目标函数,它也能在未见实例中很好地逼近目标函数.只是这里的足够大的定义不是很好确定.另外,这…

A Convex Optimization Framework for Active Learning Active learning is the problem of progressively selecting and annotating the most informative unlabeled samples, in order to obtain a high classification performance. 目前AL方法存在的问题有: 1.大部分AL算法在预训练分类器之…

SRCNN(超分辨率卷积神经网络) 网络结构 l  Conv1: f1 = 9 *9 activation = ‘relu’ l  Conv2: f2 = 1 *1 activation = ‘relu’  #为了非线性映射 增强非线性 l  Conv3: f3 = 5 * 5 activation = ‘lienar’ SRCNN训练流程 l  设X为按stride=14 从91张图片训练数据中裁剪得33 x 33 大小的图片裁剪得24800张, 则X为 High Resolution Ima…

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza…

来源:https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏 作者:张俊林 Batch Normalization (简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被…

神经网络的BP推导过程 下面我们从一个简单的例子入手考虑如何从数学上计算代价函数的梯度,考虑如下简单的神经网络,该神经网络有三层神经元,对应的两个权重矩阵,为了计算梯度我们只需要计算两个偏导数即可: 首先计算第二个权重矩阵的偏导数,即 首先需要在之间建立联系,很容易可以看到的值取决于,而,而又是由取sigmoid得到,最后,所以他们之间的联系可以如下表示: 按照求导的链式法则,我们可以先求对的导数,然后乘以对的导数,即 由于 不难计算 令 上式可以重写为 接下来仅需要计算即可,由于 忽略前面的…