neurons and simple neural networks pynest – nest模拟器的界面 神经模拟工具(NEST:www.nest-initiative.org)专为仿真点神经元的大型异构网络而设计. 它是根据GPL许可证发布的开源软件. 该模拟器带有Python的接口[4]. 图1说明了用户的模拟脚本(mysimulation.py)和NEST模拟器之间的交互. [2]包含该接口实现的技术详细描述,本文的部分内容均基于此参考. 仿真内核使用C ++编写,以获得最高性能的仿真…

Meta Learner和之前介绍的Casual Tree直接估计模型不同,属于间接估计模型的一种.它并不直接对treatment effect进行建模,而是通过对response effect(target)进行建模,用treatment带来的target变化作为HTE的估计.主要方法有3种:T-Learner, S-Learner, X-Learner,思路相对比较传统的是在监督模型的基础上去近似因果关系. Meta-Learner的优点很明显,可以使用任意ML监督模型进行拟合不需要构建新的…

论文提出NASH方法来进行神经网络结构搜索,核心思想与之前的EAS方法类似,使用网络态射来生成一系列效果一致且继承权重的复杂子网,本文的网络态射更丰富,而且仅需要简单的爬山算法辅助就可以完成搜索,耗时0.5GPU day   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Simple And Efficient Architecture Search for Convolutional Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.04528.pdf…

原文链接www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/UOJ435.html 前言 分块题果然是我这种蒟蒻写不动的.由于种种原因,我写代码的时候打错了很多东西,最致命的是数组开小了.**windows不能检测数组越界,能眼查出来这运气是真的好. 题解 首先树链剖分,把问题转化为序列上的问题. 然后我们分块. 考虑如何维护每一块的答案. 初始时,我们预处理将每一块的相同值元素合并. 考虑修改操作: 如果是整块修改,那么临界指针位移即可. 否则就是零散修改,我们可以直接重构整个块.由…

题目大意: 有一棵有根树,根为 1 ,点有点权.现在有 m 次操作,操作有 3 种:1 x y w ,将 x 到 y 的路径上的点点权加上 w (其中 w=±1w=±1 ):2 x y ,询问在 x 到 y 的路径上有多少个点点权 >0 :3 x ,询问在 x 的子树里的点有多少个点点权 >0 . 数据范围:$n,m≤10^5$,点权的绝对值$≤10^9$. 这一题正常的做法并不是特别优秀,我们考虑一些分块做法 考虑求一个连续的区间内有多少个数$>0$,我们显然可以将原序列分成$\sqr…

目录 @description@ @solution@ @accepted code@ @details@ @description@ 有一棵有根树,根为 1,点有点权. 现在有 m 次操作,操作有 3 种: 1 x y w,将 x 到 y 的路径上的点点权加上 w (其中 w=±1): 2 x y,询问在 x 到 y 的路径上有多少个点点权 >0: 3 x,询问在 x 的子树里的点有多少个点点权 >0. 输入格式 第一行三个数 n,m,T,表示树的结点个数,操作个数,和是否加密. 接下来 n…

论文基于层级表达提出高效的进化算法来进行神经网络结构搜索,通过层层堆叠来构建强大的卷积结构.论文的搜索方法简单,从实验结果看来,达到很不错的准确率,值得学习   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: Hierarchical Representations for Efficient Architecture Search 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.00436 Introduction   由于网络的验证需要耗费很长的时间,神经网络结构搜索计算量非常…

为了降低大规模分布式训练时的通信开销,作者提出了一种名为深度梯度压缩(Deep Gradient Compression, DGC)的方法.DGC通过稀疏化技术,在每次迭代时只选择发送一部分比较"重要"的梯度元素,以达到降低整个训练过程通信量的目的.为了保证使用DGC后模型的精度,作者还使用了几种花里胡哨的技术,包括动量修正(momentum correction).本地梯度裁剪(local gradient cliping).动量因子遮蔽(momentum factor maskin…

目录 原文链接: 小样本学习与智能前沿 01 Multitask Learning 01.1 Parameter Sharing 01.2 Parameter Tying. 02 Embedding Learning 02.1 Task-Specific Embedding Model. 02.2 Task-Invariant Embedding Model. 02.3 Hybrid Embedding Model. 03 Learning with External Memory 03.1 R…

目录 原文链接:小样本学习与智能前沿 01 Transforming Samples from Dtrain 02 Transforming Samples from a Weakly Labeled or Unlabeled Data Set 03 Transforming Samples from Similar Data Sets Discussion and Summary 原文链接:小样本学习与智能前沿 上一篇:A Survey on Few-Shot Learning | Intro…