周志华机器学习BP改进 试设计一个算法,能通过动态调整学习率显著提升收敛速度,编程实现该算法,并选择两个UCI数据集与标准的BP算法进行实验比较. 1.方法设计 传统的BP算法改进主要有两类: - 启发式算法:如附加动量法,自适应算法 - 数值优化法:如共轭梯度法.牛顿迭代法.Levenberg-Marquardt算法 (1)附加动量项 这是一种广泛用于加速梯度下降法收敛的优化方法.其核心思想是:在梯度下降搜索时,若当前梯度下降与前一个梯度下降的方向相同,则加速搜索,反之则降速搜索. 标准BP算

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/u012860063 问题:设单链表中存放n个字符.试设计一个算法,使用栈推断该字符串是否中心对称,如xyzzyx即为中心对称字符串. 代码例如以下: #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #define LEN sizeof(struct node) #define MAX 147 struct node { char cc; struct n

设子数组A[0:k]和A[k+1:N-1]已排好序(0≤K≤N-1).试设计一个合并这2个子数组为排好序的数组A[0:N-1]的算法.要求算法在最坏情况下所用的计算时间为O(N),只用到O(1)的辅助空间. //翻转字符串时间复杂度O(to - from) void reverse(int *a, int from, int to) { int t; for (; from < to; ++from, --to) { t = a[from]; a[from] = a[to]; a[to] = t

总结: 一.研究内容 本文研究了CAL-BP(基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法)在症状证型分类预测中的应用. 二.算法思想 1.隐层计算完各节点的误差后,对有最大误差的节点的权值进行正常修正,  而对其它单元的权值都向相反方向修正,用 δ表示隐层节点的权值修正量, 则修正量的调整公式具体为 2.每次算法迭代完以后,计算误差函数的值并与前一次的值进行比较,如果误差函数的值增大,     则代表过调了学习率,应在下一次迭代时以一定比率下调学习率 ],若误差函数的i+1值减小,    

GPS平台,需要和各种地图打交道,需要解决以下的问题: 1.坐标偏移,这个不用多说,需要将原始坐标加偏,然后在百度地图或谷歌上显示出来,需要注意的是百度地图的加偏是偏上再偏,谷歌.高德地图等是火星坐标: 2.坐标解偏,或者纠偏,这个我们也是需要的,因为当用户在地图上画出的各种区域,标注,发送到后台存储的坐标都是基于地图所采用的坐标系统,因而是偏移的,这就面临一个严重的问题,因为在部标808协议中,对于区域报警,需要将区域的顶点坐标,下发给终端,终端在实际运行中,不断用GPS坐标和区域坐标进行比对

20155206赵飞 基于<Arm试验箱的国密算法应用>课程设计个人报告 课程设计中承担的任务 完成试验箱测试功能1,2,3 . 1:LED闪烁实验 一.实验目的  学习GPIO原理  掌握Z32安全模块驱动LED的工作原理 二.实验内容 学习GPIO原理,阅读<ARM cortex-m0权威手册>(详见目录Z32开发指南\3.参考资料),参考Z32HUA_DEMO工程函数库(详见Z32开发指南\2.软件资料),通过设置GPIO0来控制核心板上L2灯的亮灭. 三.预备知识 

设计一个复杂度为n的算法找到单向链表倒数第m个元素.最后一个元素假定是倒数第0个. 提示:双指针查找 相对于双向链表来说,单向链表仅仅能从头到尾依次訪问链表的各个节点,所以假设要找链表的倒数第m个元素也仅仅能从头到尾进行查找,在查找的过程中,设定两个指针,当中p指针指向当前訪问的节点,q指针指向p之前的节点,且两者之间相距m个节点,这样,当p指针指向最后一个节点时,那q指针指向的元素就是倒数第m个元素,程序的处理步骤例如以下: #include <stdio.h> #include <m

算法题   已知整型数值 a[99], 包含的所有99个元素都是从1-100中随机取值,并且这99个数两两互不相等,也就是说从1到100这100个数字有99个在数值内,有一个缺失.请设计一个算法将缺失的数字找出来.   #!/usr/bin/python   import random rand_num=[] x=0   while len(rand_num) != 99:    rand_one=random.randint(1,100)    if rand_one not in rand_

给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格. 如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润. 注意你不能在买入股票前卖出股票. 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 5 解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出, 最大利润 = 6-1 = 5 .注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格. 示例 2: 输入: [7,6,4,3,1] 输出

20155200吴思其 基于<Arm试验箱的国密算法应用>课程设计个人报告 课程设计中承担的任务 完成试验箱测试功能4,5,6以及SM3加密实验的实现 测试四 GPIO0按键中断实验 实验目的 学习GPIO中断原理 掌握Z32安全模块中断的工作原理 实验过程及结果: 1.打开"Z32开发指南\实验4-GPIO0按键中断"目录的工程文件.编译工程,产生后缀名为.bin的可执行代码. 2.下载程序 将实验箱接入电源,用USB公对公线将实验箱的USB接口连接到电脑的USB接口上,

//在一个N个整数数组里面,有多个奇数和偶数,设计一个排序算法,令所有的奇数都在左边. // 例如: 当输入a = {8,4,1,6,7,4,9,6,4}, // a = {1,7,9,8,4,6,4,6,4}为一种满足条件的排序结果 using System; namespace SuanFa { class Program { //在一个N个整数数组里面,有多个奇数和偶数,设计一个排序算法,令所有的奇数都在左边. static void Main(string[] args) { , , ,

有一个线性表,采用带头结点的单链表L来存储,设计一个算法将其逆置,且不能建立新节点,只能通过表中已有的节点的重新组合来完成. 分析:线性表中关于逆序的问题,就是用建立链表的头插法.而本题要求不能建立新结点,也就不能把元素重新弄到一个表中.可以将L中的元素作为逆转后的L的元素来源,将L->next设置为空.然后将头结点后的一串结点用头插法逐个插入L中. 伪代码: void reversel(LNode *L) { LNode *p=L->next, *q; L->next=NULL; //

刚入手了一本<程序员代码面试指南>,书中题目的代码都是 Java 实现的,琢磨着把这些代码用 PHP 敲一遍,加深印象. 题目:设计一个有 getMin 功能的栈 —— 实现一个特殊的栈,在实现栈的基本功能的基础上,再实现返回栈中最小元素的操作 要求: ① pop.push.getMin 操作的时间复杂度都是 O(1) ② 设计的栈类型可以使用现成的栈结构 PHP 当中没有栈和队列的概念(5.3 以后增加了 SplStack 类),但是可以用数组来模拟栈和队列,用到的方法有 array_pus

一. 前言: 作为AI入门小白,参考了一些文章,想记点笔记加深印象,发出来是给有需求的童鞋学习共勉,大神轻拍! [毒鸡汤]:算法这东西,读完之后的状态多半是 --> “我是谁,我在哪?” 没事的,吭哧吭哧学总能学会,毕竟还有千千万万个算法等着你. 本文货很干,堪比沙哈拉大沙漠,自己挑的文章,含着泪也要读完! ▌二. 科普: 生物上的神经元就是接收四面八方的刺激(输入),然后做出反应(输出),给它一点就灿烂.仿生嘛,于是喜欢放飞自我的 某些人 就提出了人工神经网络.一切的基础-->人工神经单元,

一.单层感知器 1958年[仅仅60年前]美国心理学家FrankRosenblant剔除一种具有单层计算单元的神经网络,称为Perceptron,即感知器.感知器研究中首次提出了自组织.自学习的思想,而且对对所解决的问题存在着收敛算法,并能从数学上严格证明,因而对神经网络的研究齐了重要作用. 1.单层感知器模型 单层感知器是指只有一层处理单元的感知器,如果包括输入层在内,应为两层.如图所示: a.输入层:$ X=(x_1, x_2, .., x_i, ..., x_n)^T$. b.输出层:$

小伙伴你的程序还是停留在糊墙吗?优化代码可以显示程序员的素质欧! 普及一下基础了欧: 一层for简写:y = [1,2,3,4,5,6],[(i*2) for i in y ]       会输出  [2, 4, 6, 8, 10, 12] ,标准形式为: [ 对i的操作 for i in 列表 ] 两层for循环:[对i的操作 for 单个元素 in 列表 for i in 单个元素], 例子: y_list = ['assss','dvv']  [print(i) for y in y_li

大家好,我是树哥. 在复杂的分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识,例如:分库分表的 ID 主键.分布式追踪的请求 ID 等等.于是,设计「分布式 ID 发号器」就成为了一个非常常见的系统设计问题.今天我将带大家一起学习一下,如何设计一个分布式 ID 发号器. 系统诉求 对于业务系统而言,对于全局唯一 ID 一般有如下几个需求: 全局唯一. 生成的 ID 不能重复,这是最基本的要求,否则在分库分表的场景下就会造成主键冲突. 单调递增. 保证下一个 ID 大于上一个 ID,这样可以保

关于字符串的研究,目前已经有两篇. 原理篇:字符串混淆技术在.NET程序保护中的应用及如何解密被混淆的字符串  实践篇:字符串反混淆实战 Dotfuscator 4.9 字符串加密技术应对策略 今天来讲第三篇,如何应用上面所学内容,设计一个字符串混淆程序. 先设计一个控制台程序,它是将要被我混淆的程序集文件: public static void Main() { try { RunSnippet(); } catch (Exception e) { string error = string.

简单选择排序算法: 基本思想: 在待排序数据中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换:然后在剩下的数中选出最小的数与第二个数交换:依次类推,直至循环到只剩下两个数进行比较为止. 实例: 0.初始状态 3,1,5,7,2,4,9,6(共8个数) 1.n=8 个数中,最小数值为1,与第一个数交换:1,3,5,7,2,4,9,6 2.剩下 n-1=7 个数中,最小数值为2,与第二个数交换:1,2,5,7,3,4,9,6 3.剩下 n-2=6 个数中,最小数值为3,与第三个数交换:1,2,3,7,5,4

神经网络曾经很火,有过一段低迷期,现在因为深度学习的原因继续火起来了.神经网络有很多种:前向传输网络.反向传输网络.递归神经网络.卷积神经网络等.本文介绍基本的反向传输神经网络(Backpropagation 简称BP),主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验. BP神经网络的结构 神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式,但进行了很大的简化,神经网络由很多神经网络层构成,而每一层又由许多单元组成,第一层叫输入层,最后一层叫输出层,中间的各层叫隐藏层,在BP神经网络中,只有