基于局部权值阈值调整的BP 算法的研究.docx基于局部权值阈值调整的BP算法的研究刘彩红'(西安工业大学北方信息工程学院,两安)摘要:(目的)本文针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种基于局部权值阈值调桀的...(方法)该算法结合生物神经元学与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输岀,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输岀相差较大算法的权值,那么我们就需要对未被激发的神经元权值阈值进行调整...所以本论文提出的算法是对局部神经元权值阈值的调整,而不是传统的BP算法需要对所有神经元权值阈值进行调一整,(结果)通过实验表明这样有助于加快网络的学速度。...关键词:BP神经网络,学算法,距离,权值阈值调整-hong(Xi'ing,Xi'):e・,,'.^算法的权值,.,work....但以往大多改进算法,在误差的反向传播阶段也就是训练的第二阶段,是对所有神经元的权值阈值都进行修改的。针対不同的输入,神经网络激发不同的神经元,所以可以在训练的第二阶段修改部分神经元的权值阈值。
在连通网中查找最小生成树的常用方法有两个，分别称为普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。本节，我们给您讲解克鲁斯卡尔算法。 ...克鲁斯卡尔算法查找最小生成树的方法是：将连通网中所有的边按照权值大小做升序排序，从权值最小的边开始选择，只要此边不和已选择的边一起构成环路，就可以选择它组成最小生成树。...举个例子，图 1 是一个连通网，克鲁斯卡尔算法查找图 1 对应的最小生成树，需要经历以下几个步骤： 图 1 连通网 1) 将连通网中的所有边按照权值大小做升序排序： 2) 从 B-D 边开始挑选...由上面例子的分析结果得知算法的权值算法的权值，C、B 两个顶点的标记相同，因此 C-B 边会和其它已选边构成环路，不能组成最小生成树（如图 6 所示）。 ...构建表示边的结构体 struct edge {//一条边有 2 个顶点 int initial; int end; //边的权值 int weight;}; //qsort排序函数中使用，使edges结构体中的边按照权值大小升序排序
省略其他依赖关系梳理 可以看到在angualrjs中我们没有办法直接表达依赖关系，只能通过$watch来在某个值发生变化时，做一个计算，从而使另外一个值发生变化。...按照这个顺序分批计算，只需要计算一次，我就能让所有的值都更新到正确的值。你可以自己去验证一下，是不是这样。 这是怎么做到的呢？...在b后面再计算c，那么c的值就一定是正确的。 显然，这里还是不够好，因为，假如ab都没有变，为啥要重新计算一次c？所以，我们的算法里面还需要包含这部分优化。那么，怎么优化呢？...基于这个算法，我们实际上不需要去提炼最小依赖图，而可以直接用全图，因为即使我上全图，但是最后的计算量也只局限于需要重新计算的那些变量而已。...这样，我们就省去了从全图找出最小依赖图的这个过程，省了一些性能。 好了，接下来是揭秘怎么实现分批的算法。 我们还是用图来说话吧。
求下面函数的最小值： ? 程序运行结果如下： ?...函数最小值：-182.160634 主函数 主函数首先初始化种群，对于第1代种群，个体极值和全局极值都在本代种群中；之后进行迭代，每次迭代根据公式更新速度和位置，并更新个体极值和全局极值，重复此过程直至迭代结束...bfit; if bfit < pgdfit pgd = x(bfiti, :); pgdfit = bfit; end end fprintf("函数最小值...： %f\n", pgdfit); figure(1); plot(1:maxgen,bestpidfit); title("每代最优适应度值变化曲线"); end 适应值函数 functionfitness...= calfitness(x) %计算适应度值 % f =sum(x^2+x-6) %x input 种群 %fitness output 适应度值 x = x .^ 2 +x
算法介绍 之前做过最大值最小值滤波基本上复杂度是非常高的，因为涉及到遍历w*h的滑动窗口中的所有值然后求出这个窗口所有值的最大和最小值。...Imageshop/O(1)%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%B0%8F%E5%80%BC%E7%AE%97%E6%B3%95.pdf ，讲的就是O(1)实现最大最小值滤波...算法原理 具体的想法和细节可以查看论文，注意到作者给出了算法的伪代码： ?...在这里插入图片描述 关于最大最小值滤波 上面的算法是对一个序列进行求长度为w的一维窗口的最大最小值，我们只需要把2维的Mat看成2个一维的序列，分别求一下然后综合一下2个维度的结果即可。...我们最后可以发现整个最大最小值滤波的算法复杂度和滤波的半径没有任何关系，确实是一个很优雅的算法。
来为大家介绍一个之前看到的一个有趣的常量阶最大值最小值滤波算法，这个算法可以在对每个元素的比较次数不超过3次的条件下获得任意半径区域内的最大值或者最小值，也即是说可以让最大最小值滤波算法的复杂度和半径无关...算法介绍 普通实现的最大最小值滤波复杂度是非常高的，因为涉及到遍历的滑动窗口中的所有值然后求出这个窗口所有值的最大和最小值。...它介绍了一个最大最小值滤波的优化方法，使得这两个滤波器算法的复杂度可以和滤波半径无关。 3. 算法原理 算法的核心原理如下图所示： ?...算法伪代码 其实算法也是比较好理解的，即动态维护一个长度为（滤波窗口大小）的单调队列，然后可以在任意位置获取以当前点为结束点的滤波窗口中的最大值或者最小值。 4....我们最后可以发现整个最大最小值滤波的算法复杂度和滤波的半径没有任何关系，这确实是一个很优雅高效的算法。
差分进化算法求函数 Z = 3 * cos(X .* Y) + X + Y , -4 <= X <= 4, -4 <= Y <= 4。 ?...function newpop = constrictboundary(pop, xl, xu)% 约束边界（边界吸收）% pop input 种群% xl input 自变量最小值...（包含）% xu input 自变量最大值（包含）% newpop output 约束边界后的种群newpop = pop;newpop(newpop xu) = xu;end MATLAB 选择 function newpop = selection(pop, npop)% 选择（小值优化）% pop input
，那么我们如何寻找下一个最小值？...这个时间复杂度制约了我们在移除了最小值之后不能通过遍历查找下一个最小值，所以这就成为了这道题的难点。 比如当我们移除以下栈顶元素值： ?...因为最小值就是 1，因此在移除之后最小值也被移除了，如下图所示： ?...那么接下来，让我们一起思考 3 分钟，想一想应该如何处理这个问题~ 解题思路 其实我们可以在每次入栈时，判断当前元素是否小于最小值，如果小于则将原最小值和最新的最小值相继入栈，这样在调用 pop 时即使移除的是最小值...它的核心代码在 push 方法内，先将原最小值和最新最小值相继入栈，在 pop 出栈时判断出栈元素是否为最小值，如果是最小值则将当前最小值指向栈顶元素并将栈顶元素出栈，这样就得到了下一个新的最小值了。
plot3(ant_x(i),ant_y(i),tau(i),'k*'); hold on; Macro = zeros(1,ant); end fprintf('蚁群搜索开始(找最小值...tau(i) = (1-rou)*tau(i) + Macro(i); end T = T + 1; if T >= times fprintf('蚁群搜索到的最小值点...ant_y(bestindex)) > 0.8 trap = trap + 1; % 进入陷阱次数+1 fprintf('发生大概率事件: 陷入局部极小值,
题目 查找数组（序列）中最大值或最小值的算法有很多，接下来我们以 [12,16,7,9,8] 序列为例讲解两种查找最值的算法。 2....普通循环对比获取最大值和最小值 如果列表没有值，直接返回-1； 将列表中的第一个值赋值给min和max，默认最大和最小； 循环列表，获取当前值和min或max进行对比； 当 min > cur_value...分治算法获取最小值 5.1 求最小值代码分析 如果列表长度是0，直接返回-1，表示没找到最小值； 当分区只有2个值时，获取其中最小的返回 将列表分割成两个区域； 获取列表的中间位置index； 递归回调...，获取左边列表的最小值； 递归回调，获取右边列表的最小值； 注意：此处切割，会将列表不断的分，直到列表中只存在一个或两个元素时，获取最小的返回，然后再左边和右边比较，返回最小值。...# 通过分治算法，获取列表中的最小值 def get_min(arr, left, right): if len(arr) == 0: return -1 if right - left
输入一个非减排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转，该数组的最小值为1。...1.可以看成是二分查找法，查找最小的元素 2.{3,4,5,1,2} 可以看成{3,4,5} {1,2}，left和right两个指针分别指向第一个和最后一个 3.mid=left+(right-left
1 原理 给定n个带权的观察样本$(w_i,a_i,b_i)$: $w_i$表示第i个观察样本的权重； $a_i$表示第i个观察样本的特征向量； $b_i$表示第i个观察样本的标签。 ...我们使用下面的带权最小二乘公式作为目标函数： $$minimize_{x}\frac{1}{2} \sum_{i=1}^n \frac{w_i(a_i^T x -b_i)^2}{\sum_{k=1}^n...spark ml中使用WeightedLeastSquares求解带权最小二乘问题。WeightedLeastSquares仅仅支持L2正则化，并且提供了正则化和标准化 的开关。...下面从代码层面介绍带权最小二乘优化算法 的实现。 2 代码解析 我们首先看看WeightedLeastSquares的参数及其含义。...private var abSum: DenseVector = _ // 带权特征标签相乘和 private var aaSum: DenseVector = _ // 带权特征平方和
方法就是权值共享。...具体做法是，在局部连接中隐藏层的每一个神经元连接的是一个10 × 10的局部图像，因此有10 × 10个权值参数，将这10 × 10个权值参数共享给剩下的神经元，也就是说隐藏层中10^6个神经元的权值参数相同...，那么此时不管隐藏层神经元的数目是多少，需要训练的参数就是这 10 × 10个权值参数（也就是卷积核(也称滤波器)的大小），如下图。...卷积神经网络的核心思想是：局部感受野(local field)，权值共享以及时间或空间亚采样这三种思想结合起来，获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性 网络结构 下图是一个经典的CNN结构，称为LeNet...卷积层 卷积层是卷积核在上一级输入层上通过逐一滑动窗口计算而得，卷积核中的每一个参数都相当于传统神经网络中的权值参数，与对应的局部像素相连接，将卷积核的各个参数与对应的局部像素值相乘之和，（通常还要再加上一个偏置参数
Pytorch：权值初始化 在搭建好网络模型之后，首先需要对网络模型中的权值进行初始化。...权值初始化的作用有很多，通常，一个好的权值初始化将会加快模型的收敛，而比较差的权值初始化将会引发梯度爆炸或者梯度消失。下面将具体解释其中的原因： 梯度消失与梯度爆炸 考虑一个 3 层的全连接网络。...再由公式可知，每一层网络输出的方差与神经元个数、输入数据的方差、权值方差有关（见上式），通过观察可知，比较好改变的是权值的方差 D(W) ，要控制每一层输出的方差仍然为1左右，因此需要 D(W)=...通过恰当的权值初始化，可以保持权值在更新过程中维持在一定范围之内。...Xavier 方法与 Kaiming 方法 Xavier 方法 Xavier 是 2010 年提出的，针对有非线性激活函数时的权值初始化方法。
问题描述 如何求得任意N个整数的最大值与最小值 解决方案 解决这个问题有三种常见思路，第一种思路比较简单粗暴，就是对用户输入的每个整数两两之间进行比较，直到找到最大的整数和最小的整数为止。...第二种思路是将用户输入的整数放入一个空列表中，然后利用Python内置的max()函数和min()函数分别得到最大值和最小值。...第三种思路与第二种思路类似，也是将用户输入的整数放入一个空列表，然后对列表进行排序，列表下标为0的数即为最小值，列表下标为N-1的数即为最大值。...Exception as result: print('输入错误，请重新输入\n',result) List.sort() print('输入的%d个整数中最小的整数是...结语 求得任意N个整数的最大值与最小值方法多种多样，其中，将用户输入的整数放入一个空列表，随后对列表进行排序，并增强其处理异常数据的能力使我们的代码更加高效有用！
一般采用二进制补码进行表示和运算，MIN_VALUE = 0x80000000 和 MAX_VALUE = 0x7fffffff 就是补码表示的Integer的最小值(-2^31)和最大值(2^31-1...至于Integer的最大值最小值为什么是这两个数，这是因为Java语言规范规定int型为4字节，不管是32/64位机器，这就是其所宣称的跨平台的基础部分。...String内部是通过char数组表示，数组的长度在Java中限制为一个int型所能表示的最大值，即Q1中的 MAX_VALUE = 0x7fffffff 。
大家好，我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出最小值 想直奔主题的可直接看思路2 这次的内容跟 必会算法：在旋转有序的数组中搜索 有类似的地方 都是针对旋转数据的操作 可以放在一块来学习理解...处经旋转后可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] 关于这段描述还有另外一种容易理解的说法： 将数组第一个元素挪到最后的操作，称之为一次旋转 现将nums进行了若干次旋转 找到数组中的最小值...所以最小值就是在二段的第一个元素 还有一种极端的情况就是 经过多次旋转之后 数组又变成了一个单调递增的数组 此时的最小值就是第一个元素 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 3...也就是最小值存在于mid~end之间 此时问题就简化为了在一个单调递增的区间中查找最小值了 所以总的规律就是： 在二分法的基础上 当中间值mid比起始值start对应的数据大时 判断一下mid和end...对应值的大小 nums[end]<=nums[mid]，则最小值在mid后边，start=mid nums[end]>nums[mid]，则最小值在mid前边，end=mid ###代码实现2 套用二分查找的通用公式
让我们举几个栗子： 给定整数1593212，删去3个数字，新整数的最小情况是1212 ? 给定整数30200，删去1个数字，新整数的最小情况是200 ?...既然同样是8位整数，我们显然应该优先把高位的数字降低，这样对新整数的值影响最大。 ? 如何把高位的数字降低呢？...很简单，我们把原整数的所有数字从左到右进行比较，如果发现某一位的数字大于它右面的数字，那么在删除该数字后，必然会使得该数位的值降低，因为右面比它小的数字顶替了它的位置。.../** * 删除整数的k个数字，获得删除后的最小值 * @param num 原整数 * @param k 删除数量 */ public static String removeKDigits.../** * 删除整数的k个数字，获得删除后的最小值 * @param num 原整数 * @param k 删除数量 */ public static String removeKDigits
把符号位和数值合起来，得到int型的5再内存中的32位二进制码是 0000 0000 0000 0101 -5 数字为负数，第一位符号为是1，负数5的绝对值的二进制码是 000 0000 0000 0101...int型能表示的最小负数 最小的负数的二进制码是1000 0000 0000 0000，其补码还是1000 0000 0000 0000，值是2^31。...最大值+1 最大值的二进制码是0111 1111 1111 1111，加一以后二进制码是1000 0000 0000 0000，是int所能表示的最小的负数。...最小值-1 最小值的二进制码是1000 0000 0000 0000，减一后称为0111 1111 1111 1111,是最大的正数。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
prices = { 'ACME': 45.23, 'AAPL': 612.78, 'IBM': 205.55, 'HPQ': 37.20, 'FB'...
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