总结: 一.研究内容 本文研究了CAL-BP(基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法)在症状证型分类预测中的应用. 二.算法思想 1.隐层计算完各节点的误差后,对有最大误差的节点的权值进行正常修正,  而对其它单元的权值都向相反方向修正,用 δ表示隐层节点的权值修正量, 则修正量的调整公式具体为 2.每次算法迭代完以后,计算误差函数的值并与前一次的值进行比较,如果误差函数的值增大,     则代表过调了学习率,应在下一次迭代时以一定比率下调学习率 ],若误差函数的i+1值减小,    …

周志华机器学习BP改进 试设计一个算法,能通过动态调整学习率显著提升收敛速度,编程实现该算法,并选择两个UCI数据集与标准的BP算法进行实验比较. 1.方法设计 传统的BP算法改进主要有两类: - 启发式算法:如附加动量法,自适应算法 - 数值优化法:如共轭梯度法.牛顿迭代法.Levenberg-Marquardt算法 (1)附加动量项 这是一种广泛用于加速梯度下降法收敛的优化方法.其核心思想是:在梯度下降搜索时,若当前梯度下降与前一个梯度下降的方向相同,则加速搜索,反之则降速搜索. 标准BP算…

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的串的朴素模式匹配算法.KMP模式匹配算法.KMP模式匹配算法的改进算法. 1.朴素的模式匹配算法 为主串和子串分别定义指针i,j. (1)当 i 和 j 位置上的字母相同时,两个指针都指向下一个位置继续比较: (2)当 i 和 j 位置上的字母不同时,i 退回上次匹配首位的下一位,j 则返回子串的首位. (注:该图从下标为1开始 ) 实现程序: /** * 朴素的模式匹配算法 * 说明:下标从0开始,与书稍有不同,但原理一样 * @author…

--喜欢记得关注我哟[shoshana]-- 目录 1.朴素的模式匹配算法2.KMP模式匹配算法 2.1 KMP模式匹配算法的主体思路 2.2 next[]的定义与求解 2.3 KMP完整代码 2.4 一道题目3.KMP模式匹配算法改进 4.朴素算法和KMP算法的时间复杂度分析 5.KMP算法next[]数组理解附: 正文 字符串匹配 给你两个字符串,寻找其中一个字符串是否包含另一个字符串,如果包含,返回包含的起始位置. 如下面两个字符串: string s = "bacbababadababa…

catalogue . SOM简介 . SOM模型在应用中的设计细节 . SOM功能分析 . Self-Organizing Maps with TensorFlow . SOM在异常进程事件中自动分类的可行性设计 . Neural gas简介 . Growing Neural Gas (GNG) Neural Network . Simple implementation of the "growing neural gas" artificial neural network .…

Hard Life Time Limit: 8000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9012   Accepted: 2614 Case Time Limit: 2000MS   Special Judge Description John is a Chief Executive Officer at a privately owned medium size company. The owner of the company has…

简单选择排序算法: 基本思想: 在待排序数据中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换:然后在剩下的数中选出最小的数与第二个数交换:依次类推,直至循环到只剩下两个数进行比较为止. 实例: 0.初始状态 3,1,5,7,2,4,9,6(共8个数) 1.n=8 个数中,最小数值为1,与第一个数交换:1,3,5,7,2,4,9,6 2.剩下 n-1=7 个数中,最小数值为2,与第二个数交换:1,2,5,7,3,4,9,6 3.剩下 n-2=6 个数中,最小数值为3,与第三个数交换:1,2,3,7,5,4…

对于BP神经网络算法,由于之前一直没有应用到项目中,今日偶然之时 进行了学习, 这个算法的基本思路是这样的:不断地迭代优化网络权值,使得输入与输出之间的映射关系与所期望的映射关系一致,利用梯度下降的方法更新调整各层的权值,求目标函数的最小化. 1:初始化网络权值和神经元阈值(最简单的方法是随机初始化): 2:前向算法:这是bp神经网络的经典算法,主要过程是,按照公式一层层计算隐层神经元和输出神经元的Input和Output. net=x1*w1 + x2*w2 + .....+xn*wn tan…

读论文系列:Deep transfer learning person re-identification arxiv 2016 by Mengyue Geng, Yaowei Wang, Tao Xiang, Yonghong Tian Transfer Learning 旧数据训练得到的分类器,在新的数据上重新训练,从而在新数据上取得比较好的表现,新数据与旧数据有相似的地方,但具有不同的分布. Fine tuning一般步骤 这是InceptionV4的图示 移除Softmax分类层 换成与…

本文主要讲述KMP已经KMP的一种改进方法.若发现不正确的地方,欢迎交流指出,谢谢! KMP算法的基本思想: KMP的算法流程: 每当一趟匹配过程中出现字符比较不等时,不需回溯 i 指针,而是利用已经得到的部分匹配的结果将模式向右滑动尽可能远的一段距离后,继续进行比较. 设S为目标串,T为模式串,设 i 指针和 j 指针分别指示目标串和模式串中正待比较的字符. 开始时,令i=0,j=0.如果Si==Tj,则使i和j的值分别增加l:反之,i不变,j的值退回到j=next[j]的位置(即模式串右滑)…