论文总结(negFIN: An efficient algorithm for fast mining frequent itemsets)

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论文总结(negFIN: An efficient algorithm for fast mining frequent itemsets)

一.论文整体思路: 作者提出了一种基于前缀树的数据结构,NegNodeset,其实是对之前前缀树的一种改进,主要区别在于采用了位图编码,通过这种数据结构产生的算法称为negFIN. negFIN算法高效有三个原因二.问题定义 I= {i1,i2,…, init} 表示事务数据库所有项的集合,T表示每个事务,T⊆I ,DB = {T1,T2,…, Tnt} 是所有事务的集合 P称为k-项集,如果P⊆T ,那么事务T包含了项集P,support(P)是DB中包含P的百分比,如果support(P)…

【HEVC帧间预测论文】P1.7 Content Based Hierarchical Fast Coding Unit Decision Algorithm

Content Based Hierarchical Fast Coding Unit Decision Algorithm For HEVC <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 2011 International Conference on Multimedia and Signal Processing 根据先前帧的CU划分情况进行当前帧进行帧级的CU快速深度决策…

论文阅读笔记二十六：Fast R-CNN (ICCV2015)

论文源址:https://arxiv.org/abs/1504.08083 参考博客:https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51036677 摘要该文提出了一个快速的基于区域框的卷积网络用于目标检测任务.Fast RCNN使用深度卷积网络对proposals进行分类.相比先前的工作,Fast R-CNN在提高准确率的基础上提高了训练和测试的速度.在VGG19的网络中,Fast R-CNN训练时间比R-CNN快9倍,而测试要快2…

【论文翻译】MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf 摘要和Prior Work就略了,懒:) Summary: 总的来说,MobileNet相对于标准卷积过程有以下几点不同: 1) 将标准的卷积操作分为两步:depthwise convolution和pointwise convolution.即…

论文翻译：2020_TinyLSTMs: Efficient Neural Speech Enhancement for Hearing Aids

论文地址:TinyLSTMs:助听器的高效神经语音增强音频地址:https://github.com/Bose/efficient-neural-speech-enhancement 引用格式:Fedorov I,Stamenovic M,Jensen C,et al. TinyLSTMs:Efficient neural speech enhancement for hearing aids[J]. arXiv preprint arXiv:2005.11138,2020. 摘要现代语音增…

algorithm@ Matrix fast power

一. 什么是快速幂: 快速幂顾名思义,就是快速算某个数的多少次幂.其时间复杂度为 O(log₂N), 与朴素的O(N)相比效率有了极大的提高.一般一个矩阵的n次方,我们会通过连乘n-1次来得到它的n次幂.但做下简单的改进就能减少连乘的次数,方法如下:把n个矩阵进行两两分组,比如:A*A*A*A*A*A => (A*A)*(A*A)*(A*A).这样变的好处是,你只需要计算一次A*A,然后将结果(A*A)连乘自己两次就能得到A^6,即(A*A)^3=A^6.算一下发现这次一共乘了3次,少于原来…

【论文阅读】A practical algorithm for distributed clustering and outlier detection

文章提出了一种分布式聚类的算法,这是第一个有理论保障的考虑离群点的分布式聚类算法(文章里自己说的).与之前的算法对比有以下四个优点: 1.耗时短O(max{k,logn}*n), 2.传递信息规模小:对抗分区O(klogn+t),随机分区O(klogn+t/s) 3.算法有良好的近似保证, 4.能够有效的检测出离群点. 其中,k聚类中心个数,n数据集大小,t离群点个数,s站点数(分区个数) 符号说明: 算法总体描述: 文中提出的算法分为两个阶段,第一阶段的算法是在[1]中改进,将[1]中纯净的数…