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逐渐增加样本训练模型实现误差最小误差值接近1.41%的最小P(误差)值。

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两张图片比尺寸、大小、平均误差最小误差等不同?

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    误差反向传播算法浅解

    衡量期望输出t 与实际输出 y 之间的差异的一个常见方法是采用平方误差测度: 其中E为差异或误差。 为什么采用平方差?其数学背景是最小二乘法,也可以理解为空间两点的距离或者平方误差等。 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小误差平方和寻找数据的最佳函数匹配。最重要的应用是在曲线拟合上。 最小平方所涵义的最佳拟合,即残差(残差为:观测值与模型提供的拟合值之间的差距)平方总和的最小化。 由于反向传播使用梯度下降法,需要计算平方误差函数对网络权重的导数。假设对于一个输出神经元,平方误差函数为: 其中 E 为平方误差, t 为训练样本的目标输出, y 为输出神经元的实际输出。 反向传播算法推导 ---- 为了最小误差E,最终归结为优化问题。前面说过,反向传播算法的目的是找到一组能最大限度地减小误差的权重,在反向传播中使用的方法是梯度下降法。

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    最小差值平方和(贪心)

    请你返回修改数组 nums1 至多 k1 次且修改数组 nums2 至多 k2 次后的最小 差值平方和 。 注意:你可以将数组中的元素变成 负 整数。 差值平方和为:(1 - 2)^2 + (2 - 10)^2 + (3 - 20)^2 + (4 - 19)^2 = 579 。 示例 2: 输入:nums1 = [1,4,10,12], nums2 = [5,8,6,9], k1 = 1, k2 = 1 输出:43 解释:一种得到最小差值平方和的方式为: - 将 nums1[0 最小差值平方和为: (2 - 5)^2 + (4 - 8)^2 + (10 - 7)^2 + (12 - 9)^2 = 43 。 注意,也有其他方式可以得到最小差值平方和,但没有得到比 43 更小答案的方案。

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    详解 误差反向传播算法推导

    误差反向传播算法误差 反向传播算法(back propagation,简称BP模型)是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络 误差反向传播算法系统的解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题,人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。 从结构上讲,BP网络具有输入层、隐藏层和输出层; 从本质上讲,BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。 2)多层感知器的反传传播算法 接下来,我们再分析下多层感知器。多层感知器的误差函数 E E E等于个输出单元的误差总和。 4)小结 至此,误差反向传播算法的讲解就全部结束了,其中包含了大量的公式,理解起来可能会有一些难度,但是这是必过的槛。如果实在不理解过程的话,只记住最后那张图也可以,那张图便是整个算法的精髓所在。

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    平方根倒数快速算法

    单位向量时需要用到平方根倒数,而计算单位向量在游戏引擎中会大量使用,属于底层代码,因此其效率将会直接影响游戏体验。 float无法进行位操作,而long可以,并且都是4字节,因此可以把float*转换成long*来进行位操作. float y = number; long i = *(long *) &y; 计算y的平方根倒数 设y是x的平方根倒数,则函数表达式为 转换为x关于y的函数,得到 利用牛顿迭代法 带入Xn=y,得到 化简 得到最后一行代码. y = y * (threehalfs - (x2 * y

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    试题 算法训练 求平方

    资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述   请用函数重载实现整型和浮点习型的两个数的平方和计算 输入格式   测试数据的输入一定会满足的格式。    import java.util.*; public class 求平方和 { /** * @param args */ public static void main(String[]

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    画解算法:279. 完全平方

    题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/perfect-squares/ 题目描述 给定正整数 n,找到若干个完全平方数(比如 1, 4, 9, 16, ...) 你需要让组成和的完全平方数的个数最少。 示例 1: 输入: n = 12 输出: 3 解释: 12 = 4 + 4 + 4. 每次都将当前数字先更新为最大的结果,即dp[i]=i,比如i=4,最坏结果为4=1+1+1+1即为4个数字 动态转移方程为:dp[i] = MIN(dp[i], dp[i - j * j] + 1),i表示当前数字,j*j表示平方数 时间复杂度:O(n*sqrt(n)),sqrt为平方根 代码 Java版本 class Solution { public int numSquares(int n) { int

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    算法学习笔记(二):平方根倒数速算法

    序 这是一个神奇的算法! 一、介绍 起源于一篇《改变计算技术的伟大算法》文章,知道这个算法,然后google一下,维基讲的还不错,本文权当自己理清下思路。 所以弄清算法关键障碍是:在计算机中是如何表示浮点数和整数的、整数运算又怎能算出浮点数的平方根倒数的近似值、0x5f3759df怎么来的。 平方根倒数方程为: 两边取对数有: 因为浮点数可表示为: ,所以也有 ,代入上式有: 再度引入新数 描述 与近似值R间的误差:由于 ,有 ,则在此可定义 与x的关系为 Chris Lomont在研究中曾做了个试验:他编写了一个函数,以在一个范围内遍历选取R值的方式将逼近误差降到最小,以此方法他计算出了线性近似的最优R值0x5f37642f(与代码中使用的0x5f3759df 平方根倒数速算法的神奇之处在于:1、充分利用了浮点数和整数在计算机中的表示,然后以两次转换表示和一次整数运算替换复杂的浮点数计算,最后通过牛顿法加强精度;2、R的取值。

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    最小化舍入误差以满足目标(排序+贪心)

    否则,以保留到小数点后三位的字符串格式返回最小的舍入误差,其定义为 Σ |Roundi(pi) - (pi)|( i 从 1 到 n )。

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    Url排重Bloom Filter 算法误差及其他

    Url排重Bloom Filter 算法误差及其他 fly with me , in the perfect world --- 题记 最近看了一些书,公式和算法,用一个词把他们窜起来的话 对软件工程师来说,特别是编写算法的时候,对于“空间换时间”和“时间换空间”已经耳熟能详了;我想还应该加上一句:误差换效率。 在Url排重方面还有一个常用的算法:Bloom Filter 算法。 Bloom Filter 算法是查看元素E是否在集合S中存在的快速算法,典型的应用就是拼写检查spellcheck时,查看某个单词是否在字典中存在。 我们知道Hash算法一般都有冲突,在Bloom Filter中的冲突就表现为误差了。

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    【Python】实现最大最小距离算法

    # 最大最小距离算法的Python实现 # 数据集形式data=[[],[],...,[]] # 聚类结果形式result=[[[],[],...],[[],[],...],...] # 其中[]为一个模式样本

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    算法|Prim算法最小生成树

    02 — 最小生成树 看下最小生成树的定义 在一给定的无向图 G = (V, E) 中,(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边,而 w(u, v) 代表此边的权重,若存在 T 为 E 的子集且为无循环图 ,使得 w(T) 最小,则此 T 为 G 的最小生成树。 最小生成树可以用kruskal(克鲁斯卡尔)算法或 prim(普里姆)算法求出。 03 — prim(普里姆)算法 算法描述 输入:一个加权连通图,其中顶点集合为V,边集合为E; 初始化:Vnew = {A},其中 A 为顶点集合V中的任一节点(起始点),Enew = {},为空; 得到的最小生成树如下: D / \ A F \ B / E / \ G C 总费用最小为39 05

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    最大相关最小冗余(mRMR)算法

    最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合,|S|=m. 为了选出m个最相关特征,使得S满足如下公式: ? 可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。 最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S,直接优化下式: ? 直观上说D的增大,R的减小都会使得目标函数增大。 假设现在S中已有m-1个特征,现在需要从余下的特征中选择第m个特征。

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    Kruskal算法-最小生成树

    算法思想: 1 将G的n个顶点看成n个孤立的连通分支,所有的边按权从小到大排序 2 当查看到第k条边时,   如果断点v和w分别是当前的两个不同的连通分支t1和t2中的顶点时,就用边(v,m)j将t1,

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    随机增量算法 - 最小圆覆盖

    文章整理自网络 简介 随机增量算法是计算几何的一个重要算法,它对理论知识要求不高,算法时间复杂度低,应用范围广大。 最小圆覆盖问题 题意描述 在一个平面上有n个点,求一个半径最小的圆,能覆盖所有的点。 算法 假设圆O是前i-1个点得最小覆盖圆,加入第i个点,如果在圆内或边上则什么也不做。 (因为最多需要三个点来确定这个最小覆盖圆,所以重复三次) 遍历完所有点之后,所得到的圆就是覆盖所有点的最小圆。 ,则p一定在SU{p}的最小覆盖圆上。 令前i-1个点的最小覆盖圆为C 如果第i个点在C内,则前i个点的最小覆盖圆也是C 如果不在,那么第i个点一定在前i个点的最小覆盖圆上,接着确定前i-1个点中还有哪两个在最小覆盖圆上。

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    漫画算法最小栈的实现

    这个唯一的元素是栈A的当前最小值。 (考虑到栈中元素可能不是类对象,所以B栈存储的是A栈元素的下标) 3.每当新元素进入栈A时,比较新元素和栈A当前最小值的大小,如果小于栈A当前最小值,则让新元素的下标进入栈B,此时栈B的栈顶元素就是栈A 当前最小值的下标。 4.每当栈A有元素出栈时,如果出栈元素是栈A当前最小值,则让栈B的栈顶元素也出栈。此时栈B余下的栈顶元素所指向的,是栈A当中原本第二小的元素,代替刚才的出栈元素成为了栈A的当前最小值。 这个解法中近栈、出栈、取最小值的时间复杂度都是O(1),最坏情况空间复杂度是O(N)。

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    Prim算法-最小生成树

    基本思想: 1 置S={1} 2 只要S是V的真子集就做如下的贪心选择:   选取满足条件的i ,i属于S,j输入V-S,且c[i][j]最小的边,并将定点j加入S中   这个过程直到S==V为止。 3 这个过程所选的边,恰好就是最小生成树 算法描述: void Prim(int n,Type * * c) { T = 空集; S = {1}; while(S ! = V) { (i,j)=i 属于 S 且 j属于V-S的最小权边; T = T∪{(i,j)}; S = S ∪ {j}; } } 模版代码

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    最小生成树-Prim算法和Kruskal算法

    Prim算法 1.概览 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树。 1.概览 Kruskal算法是一种用来寻找最小生成树的算法,由Joseph Kruskal在1956年发表。 最后成功的图就是右: 3.简单证明Kruskal算法 对图的顶点数n做归纳,证明Kruskal算法对任意n阶图适用。 归纳基础: n=1,显然能够找到最小生成树。 阶图G'(u,v的合并是k+1少一条边),G'最小生成树T'可以用Kruskal算法得到。 于是假设不成立,T'+{<u,v>}是G的最小生成树,Kruskal算法对k+1阶图也适用。 由数学归纳法,Kruskal算法得证。

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    最小生成树(Kruskal算法和Prim算法

    而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成树的建立!这是图论中一个经典问题,可以使用Kruskal和Prim两种算法来进行实现! 在实际中,这种算法的应用非常广泛,比如我们需要在n个城市铺设电缆,则需要n-1条通信线路,那么我们如何铺设可以使得电缆最短呢?最小生成树就是为了解决这个问题而诞生的! ? 最小生成树 如上图所示,一幅两两相连的图中,找到一个子图,连接到所有的节点,并且连接边的权重最小(也就是说边的数量也是最小的,这也保证了其是树结构). 2 Kruskal算法(克鲁斯卡算法) Kruskal 算法是一种贪心算法,我们将图中的每个edge按照权重大小进行排序,每次从边集中取出权重最小且两个顶点都不在同一个集合的边加入生成树中! 4 资源分享 以上完整代码文件(C++版),文件名为:最小生成树(Kruskal算法和Prim算法).cpp,请关注我的个人公众号 (算法工程师之路),回复"左神算法基础CPP"即可获得,并实时更新!

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