极小的linux_极大极小赋值函数_TicTacToe和极大极小 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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极大极小值算法改进

无关移动一些零和游戏中，在极大极小值搜索算法应用过程中，有些移动是可以跳过的。...限制检查的移动次数因为极大极小值算法的复杂度取决于分支因素 -- 即任何节点的子节点数量 -- 限制检查的移次数可以很有效地提升你的搜索效率。...Alpha-Beta 剪枝很经典，且很出名的优化极大极小值算法的是 alpha-beta 剪枝算法。...该算法允许你在运行极大极小值算法时跳过分支，该算法和原本极大极小值算法一样 -- 在同个深度找到相同的结果。该方法的本质是当它发现该分支比之前检查过的分支更糟糕的时候，就会退出该分支。...在极大极小值算法中，评估函数总是被调用。如果有任何东西 -- 无论多么微不足道 -- 如果有任何提高它的效率，这是值得的。

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人工智能基础-极大极小策略

博弈论博弈论是现代数学的一个分支，是用于研究竞争现象的数学工具。博弈策略是一套考虑到所有可能的情况而做出的行动。博弈论在人工智能方面有极大的价值。...因此在决策时，不能只考虑自己的最大利益，还需要考虑对方做出的对自己最不利的选择极大极小策略极大极小方法是分析零和博弈问题时的一种策略，在对局制游戏中，每个参与者都会做出对自己最有利，同时也是对对方最不利的选择...假设人类与计算机进行对决，并假设人类绝对聪明，那么在人类的回合，他会选择对计算机最不利的棋局，也就是价值最低的节点。而计算机则会选择对自己价值最高的节点。...假设各节点的价值如下决策过程如下：计算机选择对自己有利的节点：10→17 人类选择对计算机不利的节点：17→8 计算机选择对自己有利的节点：8→11 人类…… 称这种在最大和最小值之间不断切换的决策过程为极大极小策略...如果当前棋手是人类，则该节点的价值是子节点的价值的最小值，因为人类会做出对计算机最不利的选择。如果当前棋手是电脑，则该节点的价值是子节点的价值的最大值，因为电脑会做出对自己最有利的选择。

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极大极小游戏

题目给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，其长度是 2 的幂。对 nums 执行下述算法：设 n 等于 nums 的长度，如果 n == 1 ，终止算法过程。...否则，创建一个新的整数数组 newNums ，新数组长度为 n / 2 ，下标从 0 开始。...对于满足 0 <= i < n / 2 的每个偶数下标 i ，将 newNums[i] 赋值为 min(nums[2 * i], nums[2 * i + 1]) 。...第一轮：nums = [1,5,4,2] 第二轮：nums = [1,4] 第三轮：nums = [1] 1 是最后剩下的那个数字，返回 1 。...示例 2：输入：nums = [3] 输出：3 解释：3 就是最后剩下的数字，返回 3 。

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极大极小游戏

题目给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，其长度是 2 的幂。对 nums 执行下述算法：设 n 等于 nums 的长度，如果 n == 1 ，终止算法过程。...否则，创建一个新的整数数组 newNums ，新数组长度为 n / 2 ，下标从 0 开始。...执行算法后，返回 nums 中剩下的那个数字。示例 1：输入：nums = [1,3,5,2,4,8,2,2] 输出：1 解释：重复执行算法会得到下述数组。...第一轮：nums = [1,5,4,2] 第二轮：nums = [1,4] 第三轮：nums = [1] 1 是最后剩下的那个数字，返回 1 。...示例 2：输入：nums = [3] 输出：3 解释：3 就是最后剩下的数字，返回 3 。

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从极小到极大的思维突破网络数据的效率与安全

一只体重只有1或2毫克的蚂蚁，就能绕过障碍物，以让我们最复杂的机器人相形见绌的技术和速度寻找信号。然而，凭借这些明显的智慧，一些孤立的蚂蚁却会漫无目的地闲逛，直到蚂蚁的数量超过几十只。...随之而来的是，更高层次的智能开始出现。随着蚂蚁数量的增加，这种转型变得惊人。数以百万计的蚂蚁可以建造拥有复杂的通风系统、下水道和回收设施的“城市”。蚂蚁是除人类以外唯一一种从事集约化养殖的生物。...蚂蚁的行为与最先进的数据中心以及有效数字转换所需的更高级别智能进行比较，就会发现这种动态响应的智能不仅驻留在CPU、服务器或存储盒、网络或任何单独的应用程序中。...其余的都已成为历史：在五、六年的时间里，诺基亚的市值缩水至低于Navitech的收购价，而Waze则被谷歌收购。...可以在不牺牲安全性的情况下完成吗？传统的数据中心依赖于M&M安全模型（硬的在外部，软的在内部），它是数据中心外围的保护，但内部不受保护。

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求数组的局部极小值和极大值

最近看到一个有意思的求数组局部极小值，极大值的代码，贴出来分享一下，源代码是matlab版的，我用我的较为暴力的诸多for循环将其修改为C++版的，不得不感叹matlab在矩阵运算上确实是很方便的！ ...局部极大值和极小值都能够求得，以代码中 Arr[NUM] = { 1.31,2.52, 2.52, 6.84, 5.48, 2.10, 6.77, 6.77, 1.22, 1.35,9.02 }为例，可以得到局部极大值三个...局部极小值三个：1.31,2.10,1.22. 如有错误，请指出，谢谢！

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极小极大问题与博弈论入门

鞍点具有特殊的性质，到现在发展起来对应的数学规划叫做鞍点规划，鞍点规划主要就是用来解决“极大值的极小化”或者“极小值的极大化”问题。 ? ? ?...冯.诺依曼证明的困难部分是要证明：没有一个局中人能偏离由极小极大策略规定的概率以得到较好的支付期望，换句话说，每一个局中人要得到满意的支付期望，必须在极小极大理论的框架下。...到这里，今天的主要内容就结束了，下面是关于极小极大定理的证明的一些介绍以及博弈论在极小极大定理发现以后的发展。...上面废了半天口舌，主要就是想说明一个问题，极小极大问题解的存在性以及解的性质，冯.诺依曼证明了解的存在，以及它的解就是零和博弈的均衡点，局中人必须在极小极大问题的解中选择策略。冯.诺依曼引理： ?...极小极大定理的一个重要推理就是策略的这两个相当不同的概念在零和博弈的情形中是一致的：平衡对就是极大极小对，反之亦然。纳什定理讨论了这种局势。

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如何检测极小人脸？试试超分辨率

SIGAI 推荐飞跃计划第四期还剩最后两个名额，定制专属你的算法工程师的学习计划（联系SIGAI_NO2） ? 人脸检测是计算机视觉中的基础而又重要的任务，是人脸识别任务的基础。...人脸检测的目的是给定一张图像，返回每张人脸的边界框的坐标(bounding box)。其中，人脸检测属于通用物体检测下的具体任务，很多灵感都来自通用物体检测。...在widerface数据集上的实验证明了该方法的有效性。正文本文是阿卜杜拉国王科技大学的作品，本文的主要目的在于解决人脸检测中小脸的问题，先来一张图看看本文的效果： ? 是不是很震惊？...该图中存在上百个人脸，其中大部分都是极小的人脸(tiny face),本文所提出的算法就是为了解决小脸的检测，那么小脸为什么难以检测呢？...判别器的细节采用VGG19作为判别器的backbone, 为了避免多次的下采样损失人脸信息，作者去掉了conv5 layer后的max-pooling 层，并且作者把vgg最后的fc替换成了两个并行的

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隔三岔五聊算法之极小极大算法

这是一个全新的系列--隔三岔五聊算法。这个系列充满不确定性，什么时间更新全靠自己的心情，今天的文章也有能是最后一篇，内容方面会用通俗易懂的方式聊一下自己学过的算法。...最近学校的课程设计自己做了个五子棋的游戏，今天就聊一聊五子棋游戏中用到的极小极大算法(The Minimax Algorithm)。...具体介绍 Minimax算法又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序，这类程序由两个游戏者轮流，每次执行一个步骤。...总之我方就是要在最坏情况中选择最好的。说白了，这个算法就是一个树形结构的递归算法，每个节点的孩子和父节点都是对方玩家，所有的节点被分为极大值节点和极小值节点。...，如图重复这个步骤，我们最终可以发现第一步的最优选择，如图以上就是极小极大算法（Minimax）。

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五子棋AI进阶：极大极小值搜索

前言上篇文章，介绍了一下五子棋 AI 的入门实现，学完之后能用，就是 AI 还太年轻，只能思考一步棋。本文将介绍一种提高 AI 思考能力的算法：极大极小值算法。...Minimax算法又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法（即最小化对手的最大得益）。通常以递归形式来实现。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。...—— 百度百科极大极小值搜索算法算法实现原理对于五子棋游戏来说，如果 AI 执黑子先下，那么第一步 AI 共有 225 种落子方式，AI 落子到一个点后，表示 AI 回合结束，换到对手（白子）...AI 选择的分支一定是选最高分值的叫做 Max 分支，对方选择的分支一定是选最低分值的叫做 Min 分支，然后由低到高，倒推着求出起点的得分，这就是极大极小值搜索的实现原理。.../** * 极大极小值搜索 * * @param type 当前走棋方 0.根节点表示AI走棋 1.AI 2.玩家 * @param depth 搜索深度

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先让局部极小值消失吧

尽管深度神经网络近来取得了一系列的成功，但始终绕不开一个问题：能否在理论上保证深度神经网络避开糟糕的局部极小值点？近来，有许多研究分析了神经网络的训练中目标函数的变化情况和局部极小值。...其次，研究表明，增加一个神经元可以为一个带有特定类型的平滑的铰链损失（hinge loss）函数（Liang et al., 2018）的二分类器消除所有的次优局部极小值（即不是全局最小值的局部极小值）...据作者所知，这是第一个在没有任何典型的未满足的假设的情况下，能够保证许多常见的深度学习任务没有次优局部极小值的结果。此外，作者还展示了用这种方法消除次优局部极小值的局限性。...在任意加入了神经元的深度神经网络的每一个局部极小值处，可以保证原神经网络（不增加神经元）的参数设置可以使原神经网络处于全局极小值。...本文证明了，新加入的神经元的作用效果可以自动地在每个局部极小值消失（从而不影响神经网络的输出）。

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两球之间的磁力（极小极大化二分查找）

题目在代号为 C-137 的地球上，Rick 发现如果他将两个球放在他新发明的篮子里，它们之间会形成特殊形式的磁力。...Rick 有 n 个空的篮子，第 i 个篮子的位置在 position[i] ，Morty 想把 m 个球放到这些篮子里，使得任意两球间最小磁力最大。...已知两个球如果分别位于 x 和 y ，那么它们之间的磁力为 |x - y| 。给你一个整数数组 position 和一个整数 m ，请你返回最大化的最小磁力。示例 1： ?...输入：position = [1,2,3,4,7], m = 3 输出：3 解释：将 3 个球分别放入位于 1，4 和 7 的三个篮子，两球间的磁力分别为 [3, 3, 6]。最小磁力为 3 。...解题模板套路题：极小极大化就用二分查找先将所有的位置排序，采用set 二分查找最佳的距离 dis，检查是否可以放下 m 个球，折半查找 class Solution { set

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BERT 在极小数据下带来显著提升的开源实现

相对计算机视觉的图像标注，文本的标注通常没有准确的标准答案，对句子理解也是因人而异，让这项工作更是难上加难。但是，谷歌最近发布的 BERT [1] 大大地解决了这个问题！...根据我们的实验，BERT 在文本多分类的任务中，能在极小的数据下带来显著的分类准确率提升。...值得注意的是，这里用的 BERT 模型均为基础版本，“BERT-Base, Uncased”，12 层，110M 参数，对比的是 ULMFiT 调整过的最优化参数。...可见 BERT 在此任务中的强大。然而，在 12000 条样本的数据集上，BERT 的结果相对 6700 条并没有显著的提升。数据分类不平衡可能是导致此结果的一大因素。...BERT 开源的多个版本的模型： ? 图2. 开源的多个版本的BERT模型接下来，我们直奔主题 – 如何在自己的机器上实现 BERT 的文本 25 分类任务。

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分享巧克力（极小极大化二分查找）

为了表现出你的慷慨，你将会吃掉总甜度最小的一块，并将其余几块分给你的朋友们。请找出一个最佳的切割策略，使得你所分得的巧克力总甜度最大，并返回这个最大总甜度。...分割数组的最大值（极小极大化二分查找） LeetCode 668. 乘法表中第k小的数（二分查找） LeetCode 774....最小化去加油站的最大距离（极小极大化二分查找） LeetCode 875. 爱吃香蕉的珂珂（二分查找） LeetCode LCP 12....在 D 天内送达包裹的能力（二分查找） LeetCode 1102. 得分最高的路径（优先队列BFS/极大极小化二分查找） LeetCode 1062....制作 m 束花所需的最少天数（二分查找） LeetCode 5489. 两球之间的磁力（极小极大化二分查找） LeetCode 5548.

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分割数组的最大值（极小极大化二分查找 DP）

题目给定一个非负整数数组和一个整数 m，你需要将这个数组分成 m 个非空的连续子数组。设计一个算法使得这 m 个子数组各自和的最大值最小。...其中最好的方式是将其分为[7,2,5] 和 [10,8]，因为此时这两个子数组各自的和的最大值为18，在所有情况中最小。...制作 m 束花所需的最少天数（二分查找） LeetCode 1102. 得分最高的路径（优先队列BFS/极大极小化二分查找） LeetCode 1231....分享巧克力（极小极大化二分查找） class Solution { public: int splitArray(vector& nums, int m) { long long...m) return false; } return true; } }; 0 ms 7 MB 2.2 DP dp[i][j] 表示前 i 个数，分成 j 组的最小的最大和的值

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得分最高的路径（优先队列BFS极大极小化二分查找）

解题 2.1 优先队列BFS 2.2 极大极小化二分查找 1. 题目给你一个 R 行 C 列的整数矩阵 A。矩阵上的路径从 [0,0] 开始，在 [R-1,C-1] 结束。...路径沿四个基本方向（上、下、左、右）展开，从一个已访问单元格移动到任一相邻的未访问单元格。路径的得分是该路径上的最小值。例如，路径 8 → 4 → 5 → 9 的值为 4 。...找出所有路径中得分最高的那条路径，返回其得分。示例 1： ? 输入：[[5,4,5],[1,2,6],[7,4,6]] 输出：4 解释：得分最高的路径用黄色突出显示。...visited[x][y] = true; } } } return ans; } }; 1000 ms 25.8 MB 2.2 极大极小化...分享巧克力（极小极大化二分查找） LeetCode 778.

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深度 | SGD过程中的噪声如何帮助避免局部极小值和鞍点？

，并据此解释随机梯度下降（SGD）中的噪声如何帮助避免局部极小值和鞍点，为设计和改良深度学习架构提供了很有用的参考视角。...有趣的是，参数的 Fisher-Rao 范数提供了泛化误差的上界（https://arxiv.org/abs/1711.01530）。这意味着我们可以对平坦极小值的泛化能力更有信心。...此外，为了简单起见，假设我们已经接近了极小值，因此 D(x)≈∇^2f(x)。n(x) 在指数参数中有一个二次形式的密度ρ(z)： ?...类似地，对于平坦极小值，损失更有可能「稳定下来」。我们可以用下面的技巧做到这一点：引理 2：令 v∈R^n 为一个均值为 0 并且协方差为 D 的随机向量。那么，E[||v||^2]=Tr(D)。...让我们把这个结论和我们所知道的 Fisher 信息结合起来。如果在随机梯度下降的动态下，平坦极小值更加稳定，这就意味着随机梯度下降隐式地提供了一种正则化的形式。

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极大极小值算法应用于五子棋

极大极小值搜索算法这个问题最基本的解决方法其实就是深度优先算法的另一种形式，这次我们只是搜索到树一定的深度，而不是一直搜索到游戏的结束（即树的底部）。...我们的评估函数应该反映这一点，并为 X 提供非常高的正积分，类似于第一个位置的分数。你应该对如何为五子棋的位置得分有了某种形式的想法。...轮到你的时候，给到 4 子开端的分数值比对手的高很多。还要注意的是，要为没有开端口的情况设置 0 分。这样的权重分其实是根据实战经验选择的。...这就要解释 Minimax 这个名字，当你尝试最大化你的分数时，你的对手正在尝试最小化你的分数 -- 在对手所有最小的回应中，你选择最大值，也就是最适合你的一个位置，然后下该位置的子。...你会注意到此算法和上一篇文章中的深度优先算法很类似。你可以使用这种极大极小值算法来构建一个相当合理的 AI，但是还有很多需要改进的地方。我们在后面的文章再讲。

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【算法】“极简主义机器学习”算法可从极小数据中分析图像

一片小鼠淋巴细胞样的图像： a是原始数据，b是相应的手动分段，c是具有100层的MS-D网络的输出。...他们的方法已被用于从细胞中提取生物结构图像,并将提供一个重要的新计算工具来分析广泛的研究领域的数据。...一个有前途的应用是理解生物细胞的内部结构，以及Pelt和Sethian的MS-D方法只需要来自7个细胞的数据来确定细胞结构的项目。...这些珍贵的手工制作的图像在传统的机器学习方法中还远远不够。为了迎接这一挑战，CAMERA的数学家们从非常有限的数据中攻克了机器学习的问题。...为了在困难的图像处理问题上获得准确的结果，DCNN通常依赖于额外的操作和连接的组合，例如，缩小和放大操作以捕获各种图像尺度的特征。为了训练更深层和更强大的网络，通常需要额外的图层类型和连接。

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基于蒙特卡洛猜牌-极大极小搜索-alpha-beta剪枝-AI斗地主

它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。MCTS 受到快速关注主要是由计算机围棋程序的成功以及其潜在的在众多难题上的应用所致。...原文地址一、程序设计MCTS通过很多次模拟真实对局，当模拟的次数足够多，（利用大数定律）模拟后获得的最佳收益的节点，就接近于理论上真实的最佳收益节点。...以斗地主来为例，MCTS就是在当前各家手牌的情况下，在符合斗地主规则和出牌常规的情况下框定可选的行动，进行n次模拟对局，每次对局都执行不完全相同的行动，记录和更新每种行动带来的收益，最终选择收益最佳的行动...首先，如果斗地主是明牌的，在规则允许的情况下，每个玩家的可选行动对其他玩家都是透明的，那就变成了3人完全信息博弈游戏。其次，斗地主中3个人分为两派，可以将2个农民和1地主之间的博弈，看成2人零和游戏。...2.扩展（extension）：选择第一个未尝试的行动。用这个行动创建一个新的MCTS节点。其中父节点为当前节点，游戏状态为执行行动之后的游戏状态，此行动作为节点引发的行动。

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