[NOIP2003]神经网络 Description 问题背景: 人工神经网络( Artificial Neural Network )是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统,在模式识别.函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用.对神经网络的研究一直是当今的热门方向,兰兰同 学在自学了一本神经网络的入门书籍后,提出了一个简化模型,他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模型的实用性. 问题描述: 在兰兰的模型中,神经网络就是一张有向图,图中的节点称为神经元,而且两个神经 元之间至多有一条边相连

洛谷 P1038 神经网络 https://www.luogu.org/problemnew/show/P1038 JDOJ 1278: [NOIP2003]神经网络 T1 https://neooj.com:8082/oldoj/problem.php?id=1278 题目请自点链接,太麻烦了. 思路解析: 一开始看这道题不是很难,想了想就去做,后来发现这题的坑点细节比较多,需要一一讲解处理. 正解-拓扑排序. 为什么要用拓扑排序呢? 不知道大家怎么想,在做这道题之前,在我印象中用拓扑排序的题

3076: 神经网络 时间限制: 1 Sec  内存限制: 125 MB提交: 7  解决: 5[提交][状态][讨论版][命题人:外部导入][Edit] [TestData] [同步数据] 题目描述 人工神经网络(Artificial Neural Network)是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统,在模式识别.函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用.对神经网络的研究一直是当今的热门方向,兰兰同学在自学了一本神经网络的入门书籍后,提出了一个简化模型,他希望你能帮助他用程序检验这个神经

传送门 1.铺地毯 d1t1 模拟 //Twenty #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<iostream> #include<algorithm> #include<cmath> #include<cstring> #include<queue> #include<vector> #include<ctime> typedef long long

虽然去年做了挺多了也写了篇一句话题解了但一年过去也忘得差不多了$kk$ 所以重新来整理下$kk$ $2018(4/6$ [X]积木大赛 大概讲下$O(n)$的数学方法. 我是从分治类比来的$QwQ$.考虑对每个点,如果它左侧比它高,显然可以在左侧被消的时候顺便把它消了. 否则只能消到左侧那个高度. 所以答案为$\sum max(0,a_i-a_{i-1})$ [X]货币系统 一个结论:显然是从原来的集合中选出一个子集来. 我也不记得我怎么在考场上就突然想到这个结论了,,,感觉也挺显然的.所以也没

写在前面 一个简略的\(NOIp\)题高组历年题目复习记录.大部分都有单独写题解,但懒得放\(link\)了\(QwQ\).对于想的时候兜了圈子的题打上\(*\). \(NOIp2018\ [4/6]\) 铺设道路 模拟/结论 从左往右扫一遍,扫到高度比前一个大的就累加上两者的高度差. 货币系统 \(dp\)/背包 考虑从货币系统中去掉不必要的货币,不必要的货币其实就是能被其他货币表示出的货币.货币无限多,可以看成完全背包问题,设\(f_i\)为数值\(i\)能否被小于它的数表出. \(*\)赛

对了我在这里必须讲一个非常重要的事情,就是前天也就是$2019.8.21$的傍晚,我决定重新做人了$!!$ 其实之前没怎么做$Noip$题,那就从现在开始叭

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

[TOC] 马里奥AI实现方式探索 --神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式,日本作为2020年东京奥运会的东道主,安倍最后也已经典的马里奥形象出现.平时我们都是人来玩马里奥游戏,能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢?OK,利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题,最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦.而在游戏的自动化测试当中,这种算法也是非常实用的,可以大量的减少测试人力成本. 首先,对于实现马里奥A

先占个坑 [update]noip结束了,弃了 一.图论 1.单源最短路 洛谷P3371 (1)spfa 已加SLF优化 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; ,M=5e5+,INF=; inline int read(){ ,f=; ;c=getchar();} +c-';c=getchar();}

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

#————————————————————————本文禁止转载,禁止用于各类讲座及ppt中,违者必究————————————————————————# 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用.如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容

最后一场比较正式的NOIp模拟赛,写一发小总结.题目没什么好说的,大部分很简单,先贴一下代码. 1111 T1 //string //by Cydiater //2016.11.11 #include <iostream> #include <cstring> #include <iomanip> #include <queue> #include <map> #include <ctime> #include <cmath&g

停课后的第一场模拟赛,应该不会怎么说今天的模拟赛,除了第一题不知道那种筛法的复杂度是$log$的没敢写,其他都挺水的.另外,第三题的数据也弱化了,建议去这里再交一遍. 贴一下AC代码,有兴趣可以参考一下. T1: //NOIP prime //by Cydiater //2016.11.9 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #includ

[废话外传]:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门学科,要不喜欢,老子早考公务员,找事业单位去了,还在这里陪你们牛逼打诨?写博客,吹逼? 1神经网络历史(本章来自维基百科,看过的自行跳过) 沃伦·麦卡洛克)[基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算

目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的

人工神经网络集成开发环境 :  http://www.neurosolutions.com/ keras:   https://github.com/fchollet/keras 文档    https://keras.io/     中文: http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 深度学习资源:    https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning

NOIp 2016 总结 -----YJSheep Day 0 对于考前的前一天,晚自习在复习图论的最短路和生成树,加深了图的理解.睡得比较早,养足精力明日再战. Day 1 拿到题目,先过一边,题目都很长,心中有些忐忑. T1是一道模拟,关键是对位置进行操作,题目比较水,,但我好像没处理好当取模为0的情况,因为0与等价,但输出的时候有特殊处理,估计会wa几个点.太不应该了. T2是一道图论的题目,还好昨晚复习了,有点基础.要想做出来显然不可能,我选择用深搜来遍历每条路,估计不是爆栈就是超时,但