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0-1整数规划与隐枚举-感受剪枝的魅力

本文要介绍的隐枚举就可以提高求解出最优解的效率。 所谓隐枚举,从字面上理解,就是隐去一些不需要枚举的情况,下面从一个例子出发,来给出隐枚举的步骤。....0xj...x1的目标函数z1取值大于已得到的可行解,那么只要是以xj...x1结尾和只将xj...x1中某些位由0变为1的解的目标函数取值一定大于z1,当然也就大于z0,故一定不会是最优解,可以直接剪枝...若小于已有可行解的函数值,或者还无可行解,则执行(3); 若大于已有可行解的函数值,剪枝,再进行枚举。 (3) 检查枚举的解是否满足除去的约束条件。...可行解0..0xj...x1(前面'0'的个数可能为0),那么只要是以xj...x1结尾和只将xj...x1中某些位由0变为1的解的目标函数取值一定大于z0,剪枝,再进行枚举。...此时,不妨想想是否在枚举过程中有一些解可以在枚举之前就判断它一定不满足要求,直接不考虑它们(剪枝),这样就可以缩小解空间,提高效率。

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0-1整数规划与隐枚举-感受剪枝的魅力

0-1整数规划与隐枚举-感受剪枝的魅力 整数规划是线性规划的特殊情况,即当约束条件是变量为整数时,线性规划就变成了整数规划。...本文要介绍的隐枚举就可以提高求解出最优解的效率。 所谓隐枚举,从字面上理解,就是隐去一些不需要枚举的情况,下面从一个例子出发,来给出隐枚举的步骤。...若小于已有可行解的函数值,或者还无可行解,则执行(3); 若大于已有可行解的函数值,剪枝,再进行枚举。 (3) 检查枚举的解是否满足除去的约束条件。...可行解0..0xj...x1(前面'0'的个数可能为0),那么只要是以xj...x1结尾和只将xj...x1中某些位由0变为1的解的目标函数取值一定大于z0,剪枝,再进行枚举。...此时,不妨想想是否在枚举过程中有一些解可以在枚举之前就判断它一定不满足要求,直接不考虑它们(剪枝),这样就可以缩小解空间,提高效率。

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​回溯Java

回溯Java) 1、引言 2、回溯 2.1 定义 2.2 使用场合 2.3 基本做法 2.4 具体做法 2.5 常见例子 3、比较 4、 问题的解空间 4.1 介绍 4.2 解空间(Solution...Space) 4.3 举例 5、基本思想 5.1 基本步骤 5.2 常用剪枝函数 5.3 深度优先的问题状态生成法 5.4 宽度优先的问题状态生成法 6、 计算复杂性 7、算法框架 8、核心代码 9、...5.2 常用剪枝函数 用约束函数在扩展结点处剪去不满足约束的子树; 用限界函数剪去得不到最优解的子树。...} } else { t--; //回溯到上一节点 } } } 分析: Constraint(t):约束函数,剪枝条件...(剪去不可行解) Bound(t):限界函数,剪枝条件(剪去不可能最优的解) Solution(t):判断在当前扩展节点处是否已得到问题的可行解。

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模型剪枝

模型剪枝就是删除小于一定阈值的连接或神经元节点得到更加稀疏的网络。 在这个过程中很有可能因为连接剪枝是一个非常不规则的操作,我们实现的时候通常会维护一个维度相等的矩阵,称为掩膜(mask)矩阵。...剪枝的不同力度,从单个神经元和连接到整个网络层 模型剪枝的力度可以是权重、神经元到整个网络层。...第三个是针对不同层的某些卷积核进行剪枝,第四个是对整个层的所有卷积核进行剪枝。这两个被称为结构化的剪枝,是规则的剪枝,不需要特殊的硬件支持。...DropConnect是剪掉神经元与神经元之间的连接,它是一种非结构化剪枝,对应到权重级别,它更加不规律。...权重的冗余性 我们之所以能够对模型进行剪枝,本质上还是网络中的一些参数是冗余的,我们删除一些并不会对网络造成很大的影响,所以才可以去剪枝

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TensorFlow 模型剪枝

如何通过剪枝使模型更小,含代码示例及详细解释。...我们了解到,剪枝是一种模型优化技术,包括去掉权重张量中不必要的值。这使模型更小且精度和基线模型非常接近。 在本文中,我们将通过一个示例来应用剪枝,并查看对最终模型大小和预测误差的影响。...之后,我们将它与全局剪枝后的模型比较,然后与只剪稠密层的模型比较。...预定的参数是剪枝策略、块大小和池块类型。...比较从不同剪枝参数得到的 MSE 是有意义的,这样你可以保证模型性能不会更差。 ---- 比较模型大小 现在让我们比较有剪枝和没有剪枝的模型的大小。我们开始训练并保存模型的权重以便以后使用。

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装载问题 ——回溯Java

装载问题 ——回溯Java) 1、 问题描述 1.1 装载问题 1.2 转换问题 2、算法设计 2.1 可行性约束函数 2.2 上界函数 2.3 解空间树 2.4 剪枝函数 2.5 算法设计 3、...如果使用贪心算法(按照装载量尽量最大),会装50+50=100,然后30+30+30+60=150 回溯因为考虑到了所有的装载顺序,所以一定能找到最优的装载方案。...图片 用回溯设计解装载问题的O(2n)计算时间算法。在某些情况下该算法优于动态规划算法。...//搜索左子树 cw += w[i]; //更新装载量 backtrack(i+1); cw -= w[i]; //回溯到父结点,将装载量还原 } backtrack(i+1); } 2.4 剪枝函数...curr++; } while (currWeight + remain <= bestWeight) { // TODO 剪枝回溯

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学界 | 从剪枝到低秩分解,手机端语言模型的神经网络压缩

部分是基于稀疏计算,也包括剪枝或其他更高级的方法。总而言之,在将模型存储到磁盘时,这样的方法能够大大降低训练网络的大小。 但是,当用模型进行推理时,还存在其他问题。...这些方法包括剪枝、量化这样的简单方法,也包括基于不同的矩阵分解方法的神经网络压缩。更多论文细节如下,具体信息可点论文链接查看。...通过使用 Penn Treebank (PTB)数据集,我们对比了 LSTM 模型在剪枝、量化、低秩分解、张量训练分解之后的模型大小与对快速推断的适应性。 3. 压缩方法统计 3.1 剪枝与量化 ?...图 1:剪枝前后的权重分布 3.2 低秩分解 3.3 TT 分解法(张量训练分解) 4. 结果 ? 表 1:在 PTB 数据集上的剪枝和量化结果 ? 表 2:在 PTB 数据集上的矩阵分解结果 5....文章第一部分介绍剪枝与量化方法,结果显示这两种技术应用于语言模型压缩时毫无差别。文章第二部分介绍矩阵分解方法,我们演示了在设备上实现模型时,这些方法的优势。移动设备任务对模型大小与结构都有严格的限制。

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模型剪枝-学习笔记

模型剪枝的分类 根据粒度的不同,至少可以粗分为4个粒度。细粒度剪枝(fine-grained):即对连接或者神经元进行剪枝,它是粒度最小的剪枝。...[image.png]向量剪枝(vector-level):它相对于细粒度剪枝粒度更大,属于对卷积核内部(intra-kernel)的剪枝。...核剪枝(kernel-level):即去除某个卷积核,它将丢弃对输入通道中对应计算通道的响应。滤波器剪枝(Filter-level):对整个卷积核组进行剪枝,会造成推理过程中输出特征通道数的改变。...[image.png]细粒度剪枝(fine-grained),向量剪枝(vector-level),核剪枝(kernel-level) 方法在参数量与模型性能之间取得了一定的平衡,但是网络的拓扑结构本身发生了变化...模型剪枝的步骤模型剪枝的步骤如下:[image.png]第一步:训练一个基准模型。第二步:去掉一些不重要的连接,得到剪枝后的网络。

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装载问题 ——分支限界Java

装载问题 ——分支限界Java) 1、 问题描述 2、算法设计 3、算法的改进 4、程序代码 5、参考资料 ---- ---- 1、 问题描述 有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为C1和C2...另外,为了确保右子树成功剪枝,应该在算法每一次进入左子树的时候更新bestw的值。 构造最优解 为了在算法结束后能方便地构造出与最优值相应的最优解,算法必须存储相应子集树中从活结点到根结点的路径。...优先队列式分支限界 解装载问题的优先队列式分支限界用最大优先队列存储活结点表。活结点x在优先队列中的优先级定义为从根结点到结点x的路径所相应的载重量再加上剩余集装箱的重量之和。...在优先队列式分支限界中,一旦有一个叶结点成为当前扩展结点,则可以断言该叶结点所相应的解即为最优解。此时可终止算法。...4、程序代码 import java.util.PriorityQueue; public class Solution { // 类数据成员 static int N;

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模型剪枝,“剪” 掉了什么?

剪枝对每个类别的影响都不一样;稀疏性的引入对一小部分类别会产生不成比的系统影响。 2、我们称受剪枝影响最大的示例为「剪枝已识别的示例」(PIE),剪枝和未剪枝模型对它进行分类都更加困难。...未剪枝模型预测标注: 万圣节南瓜,剪枝模型预测标注: 灯罩 (6)参考正确标注: 培养皿,未剪枝模型预测标注: 浓咖啡,剪枝模型预测标注: 培养皿 (7)参考正确标注: 豪华轿车,未剪枝模型预测标注:...: 咖啡机,剪枝模型预测标注: 咖啡壶 (2)参考正确标注: 铁甲,未剪枝模型预测标注: 护胸甲,剪枝模型预测标注: 铁甲 (3)参考正确标注: 摇篮,未剪枝模型预测标注: 摇篮车,剪枝模型预测标注:...,未剪枝模型预测标注: 墨西哥卷饼,剪枝模型预测标注:盘子 (6)参考正确标注: 糖果,未剪枝模型预测标注: 包,剪枝模型预测标注: 杂货店 (7)参考正确标注: 双杠,未剪枝模型预测标注: 双杠,剪枝模型预测标注...(1)30%剪枝水平 (2)50%剪枝水平 (3)70%剪枝水平 (4)90%剪枝水平 图10 我们独立地训练了一组剪枝和未剪枝模型,并应用t检验来确定样本均值是否显着不同。

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