数据结构与算法分析(c语言描述)第4章 P78 概念一:一棵树所有节点的深度和称为内部路径长 令D(N)为一棵有N节点的树的内部路径长么,即有D(1)=0, 设一棵树的左子树的内部路径长为D(i),则右子树的内部路径长为D(N-i-1)(右子树节点个数=N-左子树节点个数-根节点) 综上: D(N)=D(i)+D(N-I-1)+N-1 (在原树内,左子树与右子树所有节点的深度+1,总共深度增加N-1) 如果所有子树大小都等可能出现(对于左子树或右子树来说,大小在0-N-1之间浮动,比如:左子树的

出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Learning>,点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文. 本节译者:哈工大SCIR本科生 王宇轩 声明:我们将在每周一,周四 定期连载该书的中文翻译,如需转载请联系wechat_editors@ir.hit.edu.cn,未经授权不得转载. 使用神经网络识别手写数字 反向传播算法是如何工作的 热身:一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法 关于损失函数的两个假设 Hadamard积 反向传播背后的四个基

出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Leraning>,点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文. 本节译者:哈工大SCIR硕士生 徐伟 (https://github.com/memeda) 声明:我们将在每周一,周四,周日定期连载该书的中文翻译,如需转载请联系wechat_editors@ir.hit.edu.cn,未经授权不得转载. “本文转载自[哈工大SCIR]微信公众号,转载已征得同意.” 使用神经网络识别手写数字 感知机 sigmo

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其

包括: 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络,convnets,深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型. 卷积网络介绍 在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的原因之前,先介绍一个卷积网络的实例,整体了解卷积网络模型.用卷积网络识别MNIST数据集. from keras import layers from keras import models mode

20个令人惊叹的深度学习应用(Demo+Paper+Code) 从计算机视觉到自然语言处理,在过去的几年里,深度学习技术被应用到了数以百计的实际问题中.诸多案例也已经证明,深度学习能让工作比之前做得更好. 今天,量子位为大家收集了20个深度学习方面的优秀应用——当然,这份榜单可能并不详尽,但相信看过之后,你对这项技术在某些领域的潜力会有更清晰的认识. 针对每个应用,我们还尽量收集了相关的Demo.Paper和Code等信息. 1.Face2Face:扮演特朗普 斯坦福大学的一个小组做了一款名为F

Language learning 自然语言学习 Facebook’s New York office is a three-minute stroll up Broadway from LeCun’s office at NYU, on two floors of a building constructed as a department store in the early 20th century. Workers are packed more densely into the ope

摘要-本文使用深度学习的方法在大规模MIMO网络的下行链路中执行max-min和max-prod功率分配.更确切地说,与传统的面向优化的方法相比,训练深度神经网络来学习用户设备(UE)的位置和最优功率分配策略之间的映射,然后用于预测新的UE集合的功率分配曲线｡与传统的优化定向方法相比,使用深度学习的方法显著提高了功率分配的复杂性-性能折衷｡特别地,所提出的方法不需要计算任何统计平均值,而是需要使用标准方法来计算,并且能够保证接近最优的性能. 1 引言 大规模MIMO是指一种无线网络技术,其中基站

一.深度学习的发展历程 深度学习的起源阶段 深度学习的发展阶段 深度学习的爆发阶段 二.深度学习的应用 自然语言处理 语音识别与合成 图像领域 三．参考文献   一.深度学习的发展历程 作为机器学习最重要的一个分支,深度学习近年来发展迅猛,在国内外都引起了广泛的关注.然而深度学习的火热也不是一时兴起的,而是经历了一段漫长的发展史.接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程. 深度学习的起源阶段 1943年,心里学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮兹发表论文<神经活动中内在思想的逻辑演算>[1],提出了M

在这篇文章中,我们将回顾监督机器学习的基础知识,以及训练和验证阶段包括哪些内容. 在这里,我们将为不了解AI的读者介绍机器学习(ML)的基础知识,并且我们将描述在监督机器学习模型中的训练和验证步骤. ML是AI的一个分支,它试图通过归纳一组示例而不是接收显式指令来让机器找出如何执行任务.ML有三种范式:监督学习.非监督学习和强化学习.在监督学习中,一个模型(我们将在下面讨论)通过一个称为训练的过程进行学习,在这个过程中,它会提供示例输入和正确输出.它了解数据集示例中哪些特性映射到特定输出,然后能

单例模式 第一种(懒汉,线程不安全): public class Singleton { private static Singleton instance; private Singleton (){} public static Singleton getInstance() { if (instance == null) { instance = new Singleton(); } return instance; } } 这种写法lazy loading很明显,但是致命的是在多线程不能

在上一个专题中,我们在谈论二叉查找树的效率的时候.不同结构的二叉查找树,查找效率有很大的不同(单支树结构的查找效率退化成了顺序查找).如何解决这个问题呢?关键在于如何最大限度的减小树的深度.正是基于这个想法,平衡二叉树出现了. 平衡二叉树的定义 (AVL—— 发明者为Adel'son-Vel'skii 和 Landis) 平衡二叉查找树,又称 AVL树. 它除了具备二叉查找树的基本特征之外,还具有一个非常重要的特点:它 的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的深度之差的绝对值(平衡因子

突然发现网上关于点分和动态点分的教程好像很少……蒟蒻开篇blog记录一下吧……因为这是个大傻逼,可能有很多地方写错,欢迎在下面提出 参考文献:https://www.cnblogs.com/LadyLex/p/8006488.html https://blog.csdn.net/qq_39553725/article/details/77542223 https://blog.csdn.net/zzkksunboy/article/details/70244945 前言 一般来说,对于大规模处理

RMQ(Range Minimum/Maximum Query)问题是指:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j),返回数列A中下标i,j里的最小/大值,即RMQ问题是指求区间最值的问题. 时间复杂度:O(N)~ O(logN) 主要思想:分治/倍增/动态规划 主要算法: 1.朴素(暴力搜索)//略过不表 2.线段树 3.ST(Sparse-Table)算法(动态规划) 线段树:线段树能在对数时间logN在数组区间上进行更新与查询.而未优化的空间复杂度为2N,因此有时需要离散化让空

不同结构的二叉查找树,查找效率有很大的不同(单支树结构的查找效率退化成了顺序查找).如何解决这个问题呢?关键在于如何最大限度的减小树的深度.正是基于这个想法,平衡二叉树出现了. 平衡二叉树的定义 (AVL-- 发明者为Adel'son-Vel'skii 和 Landis) 平衡二叉查找树,又称 AVL树. 它除了具备二叉查找树的基本特征之外,还具有一个非常重要的特点:它 的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的深度之差的绝对值(平衡因子 ) 不超过1. 也就是说AVL树每个节点的平衡因

本文转载自 火光摇曳 原文链接:VC维的来龙去脉 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC维在机器学习领域是一个很基础的概念,它给诸多机器学习方法的可学习性提供了坚实的理论基础,但有时候,特别是对我们工程师而言

题目链接:http://www.lydsy.com:808/JudgeOnline/problem.php?id=3674 题意:三种操作:(1)合并ab所在集合:(2)查询ab是否在一个集合:(3)状态回到第x个操作之前. 思路:(1)每个节点保存一个深度:合并时找到两个节点的根,ra,rb,若ra的深度小,则ra的父亲设为rb,否则rb的父亲设为ra:(2)查询直接找到两个的根.这个的复杂度是多少呢?貌似是logn*logn.每次查询logn,深度logn:(3)这个就比较好操作了. int

problems http://gdoi.sysu.edu.cn/wp-content/uploads/2015/03/GDKOI-2015-day1.pdf http://gdoi.sysu.edu.cn/wp-content/uploads/2015/03/GDKOI-2015-day21.pdf necklace 回文串问题. 把字符串复制一遍,使得环状变成线状. 然后就是问最长回文串,直接套用manacher算法. wordcount 网络流问题. 把每个格点(i,j)在网络流中拆分成两

T1: 题目大意: 给你一个立方体,每个面上有些数字,给你一个数字K,你可以玩K轮游戏, 每轮你会将每个面上的数均分为4份,分给相邻的面,求K轮游戏后,上面的数字是 依次给你前.后.上.下.左.右的起始数字大小! 题解:因为轮数最大只有45,所以直接暴力模拟即可,但是可能是数据水,在通分的时候不会爆炸,也可能是我太垃圾不会算最坏情况! 总之非高精度可以A T2: 题目大意: 给你一串由小写字母组成的字符串,希望你把它划分成一些小段,使得每一小段字符串 中的字母都不相同,并且希望分的段数尽量少.

DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络).是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper. 关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:GAN mnist 数据生成,深度卷积GAN之图像生成,GAN tutorial等.这里不再赘述. 一. DCGA

VC维的来龙去脉——转载自“火光摇曳” 在研究VC维的过程中,发现一篇写的很不错的VC维的来龙去脉的文章,以此转载进行学习. 原文链接,有兴趣的可以参考原文进行研究学习 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC