学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

spfa(链式星)+dijkstra(链式星)

链式星 链式星可以存图, 它存图的方式是: 将 任 意 一 个 节 点 的 所 有 临 边 按 输 入 顺 序 依 次 连 接 起 来 将任意一个节点的所有临边按输入顺序依次连接起来 将任意一个节点的所有临边按输入顺序依次连接起来 =0;i=edge[i].next) cout<<start<<"->"<<edge[i].e<<" "<<edge[i].w<<endl; return 0; } 深度理解链式星 https:// }); } cout<<spfa(1,n)<<endl; } SPFA详解 https://blog.csdn.net/hlg1995/article/details/70242296 spfa(链式星 return 0; } 最短路径问题—Dijkstra算法详解 https://blog.csdn.net/qq_35644234/article/details/60870719 dijkstra(链式

5840

PyTorch 流水线并行实现 (4)--计算

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (4)--计算 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (4)--计算 0x00 摘要 0x01 论文 1.1 引论 1.1.1 数据并行 因为恰恰在执行 B{i,j} 之前计算传播 F{i,j} ,所以我们内存消耗减少了m倍。 这是因为在第j台设备上,传递中的最后一个任务是 F{m,j} 、 因此,在前传递中放弃中间激活,并在后向传递开始时重新计算它们,不会减少内存,只会减慢管道速度。 这个排序就是专门在前传播中使用,传播按照这个算法来进行逐一计算。 一般来说,传播计算是按照模型结构来完成的,但是因为流水线并行是特殊的,模型已经被分割开了,所以 torch-gpipe 需要自己提供一个传播执行序列以执行各个微批次。

25030
  • 广告
    关闭

    2022腾讯全球数字生态大会

    11月30-12月1日,邀您一起“数实创新,产业共进”!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent网络计算

    Learning to Learn By Gradient Descent by Gradient Descent 计算图(黄色线表示梯度流动方向) ? Optimization as a Model For Few-Shot Learning计算图(黄色表示梯度流动方向) ?

    52130

    逐步线性回归

    逐步线性回归属于一种贪心算法,即每一步尽可能减少误差。一开始,所有权重都设为1,然后每一步所做的决策是对某个权重增加或者减少一个很小的步长。 初始回归系数全部设为1 在每轮迭代过程中: 设置当前最小误差lowestError为正无穷 对每个特征的权重系数: 增大或者缩小一个步长 计算新回归系数W plt.plot(arange(numIt), Wmat[:,i], label = "W(%s)"%i) plt.legend(loc="upper right") plt.title(r"逐步回归

    52951

    传播(张量)- 实战

    目录 手写数字识别流程 传播(张量)- 实战 手写数字识别流程 MNIST手写数字集7000*10张图片 60k张图片训练,10k张图片测试 每张图片是28*28,如果是彩色图片是28*28*3 0 第一步,把[1,784]变成[1,512]变成[1,256]变成[1,10] 得到[1,10]后将结果进行独热编码 使用欧氏距离或者使用mse进行误差度量 [1,784]通过三层网络输出一个[1,10] 传播

    25510

    实现属于自己的TensorFlow(一) - 计算图与传播

    前几天组会开完决定着手实现一个模仿TensorFlow接口的简陋版本图计算框架以学习计算图程序的编写以及传播和反向传播的实现。 目前实现了传播和反向传播以及梯度下降优化器,并写了个优化线性模型的例子。 正文 本文主要介绍计算图以及传播的实现, 主要涉及图的构建以及通过对构建好的图进行后序遍历然后进行前传播计算得到具体节点上的输出值。 ,我们需要对计算图进行计算, 本部分对计算图的传播的实现进行总结。 总结 本文使用Python实现了计算图以及计算图的传播,并模仿TensorFlow的接口创建了Session以及Graph对象。

    76370

    javascript计算几天,几小时,几分钟,几秒

    i]; if(temp>0){ sb.push(temp+unit[i]); } /*一下控制最多输出几个时间单位: 一个时间单位如:N分钟 两个时间单位如:M分钟N秒 三个时间单位如:M年N分钟X秒 以此类推 */ if(sb.length>=1){ break; } } document.write(sb.join("")+""); } 一帮还在习惯不动脑子就直接上if-else的该好好想想了。

    65930

    LSTM模型与反向传播算法

    言 在循环神经网络(RNN)模型与反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结。 章节目录 从RNN到LSTM LSTM模型结构剖析 LSTM传播算法 LSTM反向传播算法推导关键点 LSTM小结 01.从RNN到LSTM 在RNN模型里,我们讲到了RNN具有如下的结构,每个序列索引位置 03.LSTM传播算法 现在我们来总结下LSTM传播算法。 传播过程在每个序列索引位置的过程为: 1)更新遗忘门输出: 2)更新输入门两部分输出: 3)更新细胞状态: 4)更新输出门输出: 5)更新当前序列索引预测输出: 04.LSTM 反向传播算法推导关键点 image.png image.png 05.LSTM小结 LSTM虽然结构复杂,但是只要理顺了里面的各个部分和之间的关系,进而理解反向传播算法是不难的。

    12730

    卷积神经网络的传播

    传输计算 计算时,输入层、卷积层、采样层、输出层的计算方式不相同。 注意,卷积的计算窗口是有重叠的,而采用的计算窗口没有重叠,ToolBox里面计算采样也是用卷积(conv2(A,K,'valid'))来实现的,卷积核是2*2,每个元素都是1/4,去掉计算得到的卷积结果中有重叠的部分

    52140

    使用链式星来存储图

    下面介绍的链式星则是以边为基准来存储节点的。

    6110

    人工智能|TensorFlow传播实例

    举一个mnist手写数据集的识别的例子,这个数据集在机器学习中是非常经典的数据集,由60k个训练样本和10k个测试样本组成,每个样本都是一张28*28像素的灰度...

    42130

    LSTM模型与反向传播算法

    作者:刘建平 编辑:陈人和 言 在循环神经网络(RNN)模型与反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结。 后一方面用于当前层的模型损失计算,另一方面用于计算下一层的 ? 。 03 LSTM传播算法 现在我们来总结下LSTM传播算法。 04 LSTM反向传播算法推导关键点 有了LSTM传播算法,推导反向传播算法就很容易了, 思路和RNN的反向传播算法思路一致,也是通过梯度下降法迭代更新我们所有的参数,关键点在于计算所有参数基于损失函数的偏导数 05 LSTM小结 LSTM虽然结构复杂,但是只要理顺了里面的各个部分和之间的关系,进而理解反向传播算法是不难的。

    1.4K30

    链式星——最完美图解

    图的存储方法很多,最常见的除了邻接矩阵、邻接表和边集数组外,还有链式星。链式星是一种静态链表存储,用边集数组和邻接表相结合,可以快速访问一个顶点的所有邻接点,在算法竞赛中广泛应用。 依次输入以下三条边,创建的链式星,如图所示。 如何使用链式星访问一个结点u的所有邻接点呢? for(int i=head[u];i! 和邻接表一样,因为采用头插法进行链接,所以边输入顺序不同,创建的链式星也不同。 3.链式星具有边集数组和邻接表的功能,属于静态链表,不需要频繁地创建结点,应用十分灵活。

    1.8K20

    LSTM模型与反向传播算法

    在循环神经网络(RNN)模型与反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结。 LSTM传播算法     现在我们来总结下LSTM传播算法。 传播过程在每个序列索引位置的过程为:     1)更新遗忘门输出:$$f^{(t)} = \sigma(W_fh^{(t-1)} + U_fx^{(t)} + b_f)$$     2)更新输入门两部分输出 LSTM反向传播算法推导关键点     有了LSTM传播算法,推导反向传播算法就很容易了, 思路和RNN的反向传播算法思路一致,也是通过梯度下降法迭代更新我们所有的参数,关键点在于计算所有参数基于损失函数的偏导数 LSTM小结     LSTM虽然结构复杂,但是只要理顺了里面的各个部分和之间的关系,进而理解反向传播算法是不难的。

    22420

    【开源公告】优图移动端神经网络计算框架ncnn正式开源

    ncnn项目简介 ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部属和使用。无第三方依赖,跨平台,手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。 ncnn(移动端神经网络计算框架)于7月24日在正式对外开源。 官方开源地址: https://github.com/Tencent/ncnn 喜欢它别忘了在Github上给它一个star哦!

    77540

    深度学习之DNN与传播算法

    DNN传播算法数学原理 在上一节,我们已经介绍了DNN各层线性关系系数w,偏倚b的定义。 假设我们选择的激活函数是σ(z),隐藏层和输出层的输出值为a,则对于下图的三层DNN,利用和感知机一样的思路,我们可以利用上一层的输出计算下一层的输出,也就是所谓的DNN传播算法。 ? 小结 有了上一节的数学推导,DNN的传播算法也就不难了。 所谓的DNN的传播算法也就是利用我们的若干个权重系数矩阵W,偏倚向量b来和输入值向量x进行一系列线性运算和激活运算,从输入层开始,一层层的向后计算,一直到运算到输出层,得到输出结果为值。 而理解反向传播算法的前提就是理解DNN的模型与传播算法。这也是我们这一篇先讲的原因。 参考: 1. 周志华《机器学习》 2.

    1K40

    Python实现所有算法-牛顿插值

    具体推导是这样的: 最后的就是我们的插值公式 为了看起来平易近人,可以写成这样 还有一种是等间距的插值计算,在下面的计算中间距设置为h(方向为差分) 这个图就完美了!!! 二阶的差分后和后向差分都在这里了 牛顿插值作为一种常用的数值拟合方法,因其计算简单,方便进行大量插值点的计算。 牛顿真厉害啊,几百年他万万没有想到,一个小辈大晚上的还得研究人家随手写的东西。 牛顿插值算法的优点是,每一个新项的生成都不需要庞大的算力,对一项进行计算就行,拉格朗日的算法是每一个新项都需要对基函数完全计算,耗费算力。 就像这样 这个没有什么好说的,就是将输入的值解到该有的位置,而且计算差分值。

    10810

    PyTorch如何实现传播(3) --- 具体实现

    [源码解析] PyTorch如何实现传播(3) --- 具体实现 目录 [源码解析] PyTorch如何实现传播(3) --- 具体实现 0x00 摘要 0x01 计算图 1.1 图的相关类 1.2 本文是传播的第三篇,介绍具体实现机制。 在反向传播时候,当拿到了一个张量,引擎需要知道: 如何对此张量调用梯度计算,即从哪里找到计算梯度的函数 F。 3)再将 计算 & 与反向传播 联系起来 :运算之后得到新的Variable,这个就是 Q,使用步骤2) 中的 SubBackward0 实例初始化 Q 的 autograd_meta_->grad_fn 0x04 计算 因为篇幅所限,我们直接跳到 C++世界的核心之处。 这里的 result 就是计算的结果,也就是我们示例之中的 Q。

    20910

    卷积神经网络(CNN)传播算法

    从上图可以看出,要理顺CNN的传播算法,重点是输入层的传播,卷积层的传播以及池化层的传播。而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。 CNN输入层传播到卷积层     输入层的传播是CNN传播算法的第一步。一般输入层对应的都是卷积层,因此我们标题是输入层传播到卷积层。     我们这里还是以图像识别为例。      隐藏层传播到卷积层     现在我们再来看普通隐藏层传播到卷积层时的传播算法。     假设隐藏层的输出是M个矩阵对应的三维张量,则输出到卷积层的卷积核也是M个子矩阵对应的三维张量。 隐藏层传播到全连接层     由于全连接层就是普通的DNN模型结构,因此我们可以直接使用DNN的传播算法逻辑,即:$$a^l = \sigma(z^l) = \sigma(W^la^{l-1} CNN传播算法小结     有了上面的基础,我们现在总结下CNN的传播算法。

    61120

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券