文章来自公众号[机器学习炼丹术] 1 stochastic weight averaging(swa) 随机权值平均 这是一种全新的优化器,目前常见的有SGB,ADAM, [概述]:这是一种通过梯度下降改善深度学习泛化能力的方法,而且不会要求额外的计算量,可以用到Pytorch的优化器中. 随机权重平均和随机梯度下降SGD相似,所以我一般吧SWa看成SGD的进阶版本. 1.1 原理与算法 swa算法流程: [怎么理解]: 对\(w_{swa}\)做了一个周期为c的滑动平均.每迭代c次,就会对这个…

先说下权值线段树的概念吧 权值平均树 就是指区间维护值为这个区间内点出现次数和的线段树 用这个加权线段树 解决第k大问题就很方便了 int query(int l,int r,int rt,int k)//找第k大的数 { if(l==r) return l; int m=(l+r)/2; if(k<=sum[rt<<1]) return query(lson,k);//看左儿子的sum是否大于k大于的话 说明第k大的树在左儿子(利用出现的次数进行比对---建树的时候 边界是递增的) e…

题意: 给定一个n个点m条边的带权有向图,求平均权值最小的回路的平均权值? 思路: 首先,图中得有环的存在才有解,其次再解决这个最小平均权值为多少.一般这种就是二分猜平均权值了,因为环在哪也难以找出来,还有可能是一条边属于多个环.对于每个猜到的平均值,如果对应环的存在,那么这个环的每条边的权减去这个平均值之后,用spfa算法就能判断其是否有环的存在即可. 假设环上各边权值为:w1+w2+...+wk. 式子:w1+w2+...+wk<k*even   相当于   (w1-even)+(w2-ev…

global p global t global R % 输入神经元个数,此处是6个 global S1 % 隐层神经元个数,此处是10个 global S2 % 输出神经元个数,此处是4个 global S % 连接权值个数+阈值个数即(6*10+10*4)+(10+4) S1 = 10; p = [0.01 0.01 0.00 0.90 0.05 0.00; 0.00 0.00 0.00 0.40 0.50 0.00; 0.80 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00; 0.00…

文件链接 Karp在1977年的论文,讲述了一种\(O(nm)\)的算法,用来求有向强连通图中最小平均权值回路(具体问题请参照这里) 本人翻译(有删改): 首先任取一个节点 \(s\) ,定义 \(F_k(v)\) 为从 \(s\) 到 \(v\) 恰好经过 \(k\) 条边的最短路(不存在则为 \(\infty\) ), \(\lambda^*\) 表示答案,则 Theorem 1 \[\tag{1}\label{theorem}\lambda^* = \min_{v \in V} \max_…

$ POJ~2018~Best~Cow~ Fences $(二分答案构造新权值) $ solution: $ 题目大意: 给定正整数数列 $ A $ ,求一个平均数最大的长度不小于 $ L $ 的子段 这道题首先我们如果没有长度限制,直接扫一遍数组即可 而有了长度限制之后我们的候选集合发生改变,很容让我们想到DP 事实上这一道题可以DP,用斜率优化复杂度极小,就是有点常数(事实上最优) 但是我们可以参考类似01规划的做法,因为答案具有单调行. 我们让数组中每一个数都减去我们二分答案枚举的值,然后…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

集成学习(Ensemble Learning) 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5): 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity).而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升 常见的集成学习思想有: Bagging Boosting Stacking Why need Ensemble Learning? 1. 弱分…

2892: 强袭作战 Time Limit: 50 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 45  Solved: 30[Submit][Status][Discuss] Description 在一个没有冬马的世界里,经历了学园祭后的春希着急着想要见到心爱的雪菜.然而在排队想见雪菜的fans太多了,春希一时半会凑不到雪菜面前. 作为高帅富,这样的问题怎么能难倒春希?春希从武也手中拿到了取自金闪闪宝库里的多啦A梦的传话筒,并且给每一个排队的fans都发了一个传话筒. 于…

题目描述 无向连通图G 有n 个点,n - 1 条边.点从1 到n 依次编号,编号为 i 的点的权值为W i ,每条边的长度均为1 .图上两点( u , v ) 的距离定义为u 点到v 点的最短距离.对于图G 上的点对( u, v) ,若它们的距离为2 ,则它们之间会产生Wu ×Wv 的联合权值. 请问图G 上所有可产生联合权值的有序点对中,联合权值最大的是多少?所有联合权值之和是多少? 输入输出格式 输入格式: 输入文件名为link .in. 第一行包含1 个整数n . 接下来n - 1 行,…