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递归下降算法 算法模型： Term = Term + Expr Expr=Expr+Factor Factor =单个元素。最小单位。...我用递归下降算法写了个简单的计算器，递归算法为我的运算符号+ – * / 等基础运算符号形成优先级。在使用的过程中发现了递归下降算法很容易产生的一个问题，左递归问题。...什么叫左递归？ 举个例子：1-2+1 正确答案应该是0，如果出现左递归答案将会是-2。...所谓的左递归其实就是算式在进行同等级运算符的运算的时候强行从右至左进行了运算解析，因为递归下降法中越是后生成的运算符其优先级越高，在同等级运算中，就无法确保优先级了，在这里的体现就是算式从右至左进行了解析...解决方案： 将运算符号抽象出来单独成立一层，将数值节点统统存入Vector，这样的话，在实际生成到内存中需要判断优先级的只有+ – * / 四个了，因为递归下降算法，所以只要让 * /在+ –的下一级子类中生成
用java语言编写的递归下降语法分析器，是一种适合手写语法编译器的方法，且非常简单。...递归下降法对语言所用的文法有一些限制，但递归下降是现阶段主流的语法分析方法，因为它可以由开发人员高度控制，在提供错误信息方面也很有优势。就连微软C#官方的编译器也是手写而成的递归下降语法分析器。...使用递归下降法编写语法分析器无需任何类库，编写简单的分析器时甚至连前面学习的词法分析库都无需使用。...下面我们要研究一下递归下降法对文法有什么限制。首先，我们必须要通过超前查看进行分支预测。支持递归下降的文法，必须能通过从左往右超前查看k个字符决定采用哪一个产生式。我们把这样的文法称作LL(k)文法。...我们想像一下，如果在编写E的递归下降解析函数时，直接在函数的开头递归调用自己，输入字符串完全没有消耗，这种递归调用就会变成一种死循环。所以，左递归是必须要消除的文法结构。
递归下降算法 算法模型： Term = Term + Expr Expr=Expr+Factor Factor =单个元素。最小单位。...我用递归下降算法写了个简单的计算器，递归算法为我的运算符号+ - * / 等基础运算符号形成优先级。在使用的过程中发现了递归下降算法很容易产生的一个问题，左递归问题。...什么叫左递归？ 举个例子：1-2+1 正确答案应该是0，如果出现左递归答案将会是-2。...所谓的左递归其实就是算式在进行同等级运算符的运算的时候强行从右至左进行了运算解析，因为递归下降法中越是后生成的运算符其优先级越高，在同等级运算中，就无法确保优先级了，在这里的体现就是算式从右至左进行了解析...解决方案： 将运算符号抽象出来单独成立一层，将数值节点统统存入Vector，这样的话，在实际生成到内存中需要判断优先级的只有+ - * / 四个了，因为递归下降算法，所以只要让 * /在+ -的下一级子类中生成
递归下降程序 递归下降程序一般是针对某一个文法的。而递归下降的预测分析是为每一个非终结符号写一个分析过程，由于文法本身是递归的，所以这些过程也是递归的。 以上是前提。...T−−>int∣floatT-->int | floatT−−>int∣float L−−>L,id∣idL--> L,id | idL−−>L,id∣id 然后消除其左递归...) FOLLOW(T)=(id)FOLLOW(T)=(id)FOLLOW(T)=(id) FOLLOW(R)=(FOLLOW(R)=(FOLLOW(R)=($))) CodeCodeCode //递归下降分析程序
前言 本文将会从上下文无关文法开始介绍，从使用 BNF 描述语法到理解递归下降分析思想，最后实现一个简单的 html 解析器收尾。...在含有递归的语法中，不能出现左递归（包括间接左递归），也不能有二义性，没有左递归且没有二义性的语法符合 LL(1)文法，就可以使用递归下降分析法解析。...左递归无法使用递归下降分析的原因是会让程序死循环，具体可以参考编译原理龙书 2.4.5 Left Recursion 章节。 3. 递归下降分析 符合 LL(1)文法的语法可以使用递归下降分析法解析。...这个过程就是递归下降分析，也叫预测分析。...Parser Combinators 编译器开发中有两个流派，自底向上和自顶向下，递归下降分析就是属于自顶向下分析。
本文我将介绍IDA使用的递归下降（recursive descent）反汇编算法。...没错，递归下降算法一个主要的思路就是源于这样的思考结果。...那么这个时候，该次递归流程就走完了，我们将会去C流程中产生的延时反汇编队列中取出地址来开始再次的递归操作……这就是递归下降算法名称的由来。 是否还记得我们在B中说的那个场景？...还记得我在《反汇编算法介绍和应用——线性扫描算法分析》所说的递归下降算法缺陷么？它可能无法覆盖全部代码。...因为这个妥协，也将导致递归下降算法产生一个致命的缺陷——将call指令后数据当成指令去反汇编。
对文法G的句子进行确定的自顶向下语法分析的充分必要条件是，G的任意两个具有相同左部的产生式A—>α|β 满足下列条件：
Parse阶段 CFG Recursive Descent（递归下降遍历） 二....需要注意左递归文法会使得递归下降遍历进入死循环，在文法设计时应该避免，龙书中也提供了一种通用的拆分方法来解决这个问题。 二....递归下降遍历 【声明】由于课程中并没有看到从tokens到parse tree的全貌，只能先逐步消化基础知识。...但对于直观理解递归下降法而言是足够的。...（或多行）也读入缓冲区，直到缓冲区中的所有tokens放在一起符合了某些特定的结构，再开始进行递归下降。
梯度下降方法是目前最流行的神经网络优化方法，现在主流的深度学习框架都包含了若干种梯度下降算法。
梯度下降算法 梯度 函数上某一点的梯度是 向量，就是函数变化增加最快的地方。具体来说，对于函数f(x,y)，在点(x0，y0)沿着梯度向量的方向 : (df/dx0,df/dy0)的转置....梯度下降算法 损失函数: J(w) w的梯度将是损失函数上升最快的方向,最小化loss ,反向即可 J(w_old) ---->J(w_old- k * ▽w_old的梯度)---->J(...w_new) 方法 : 主要区别是每一次更新样本参数使用的样本个数是不同的 批量梯度下降 使用全部数据进行参数更新 w = w-k * ▽J(w) for i in range...loss_function,data,params) params = params - learning_rate * pramas_grad 每次更新梯度使用全部数据 ,最后梯度可为0 随机梯度下降...loss_function,example,params) params = params - leaning_rate * params_grad 学习率需要逐渐减少,否则无法收敛 小批量梯度下降
5.5 梯度下降法 现在我们可以计算损失函数的梯度，反复计算梯度然后执行参数更新的过程称为梯度下降法。...也有其他方式的优化方法（例如LBFGS），但梯度下降是目前为止最常见和公认的优化神经网络损失函数的方式。...小批量梯度下降。在大规模应用（例如ILVRC竞赛）中，训练数据可能会有数百万个样本。因此，执行单个参数更新时，在整个训练集上计算完全损失似乎是浪费的。...当这个小批量只包含一个样本时，这个过程被称为随机梯度下降（SGD，或在线梯度下降）。这种策略在实际情况中相对少见，因为向量化操作的代码一次计算100个数据 比100次计算1个数据要高效很多。...在梯度下降期间，我们计算权重上的梯度（并且如果我们愿意的话，也计算数据上的梯度），并使用它们在梯度下降期间执行参数更新。 本章： 我们将损失函数比作一个在高维度上的山地，并尝试到达它的最底部。
梯度下降（Gradient Descent）是在求解机器学习算法的模型参数（无约束优化问题）时，最常采用的方法之一 代价函数 提到梯度下降就不得不说一下代价函数。...代价函数 我们想要的结果是使这个函数最小，前面的1/2是为了在求导的时候方便计算 梯度下降 梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ0 ,θ1 ) 的最小值。...梯度下降原理：将函数比作一座山，我们站在某个山坡上，往四周看，从哪个方向向下走一小步，能够下降的最快 ?...方法： 先确定向下一步的步伐大小，我们称为学习率Learning rate； 初始化参数的值 沿着负梯度方向去减小函数值并更新参数 当下降的高度小于某个定义的值或迭代次数超过一定限制，则停止下降； ?...越接近最小值时，下降速度越慢
递归函数在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函 数。(1) 递归就是在过程或函数里调用自身。...(2) 在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。 递归一般用于解决三类问题： (1)数据的定义是按递归定义的。（n的阶乘） (2)问题解法按递归实现。...（回溯） (3)数据的结构形式是按递归定义的。（二叉树的遍历，图的搜索） 递归的缺点： 递归解题相对常用的算法如普通循环等，运行效率较低。...因此，应该尽量避免使用递归，除非没有更好的算法或者某种特定情况，递归更为适合的时候。在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储，因此递归次数过多容易造成栈溢出。...小结 使用递归函数的优点是逻辑简单清晰，缺点是过深的调用会导致栈溢出。 针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。
算法简介 梯度下降法(Gradient Descent)不是一种机器学习算法，而是是一种基于搜索的最优化方法，作用是最小化一个损失函数，例如在线性回归过程中，可以用梯度下降法来最小化损失函数，同样的，也可以用梯度上升法来最大化一个效用函数...dJ}{d\theta} \eta有着如下的定义： \eta 称为学习率(learning rate) \eta 的取值影响获得最优解的速度 \eta 取值如果不合适，可能得不到最优解 \eta 是梯度下降法的一个超参数...从这里我们可以看到，梯度下降法中初始点也是一个超参数。...推导 前面我们得到批量梯度下降法(Batch Gradient Descent)，这里考虑另一种梯度下降法：随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 在批量梯度下降法中我们知道...，由于每次搜索不能保证得到的方向是损失函数减小的方向，更不能保证是下降最快的方向，所以搜索路径会出现如下图的情况。
梯度下降算法 1.1 什么是梯度下降 在线性回归中，我们使用最小二乘法，能够直接计算损失函数最小值时的参数值，但是，最小二乘法有使用的限制条件，在大多数机器学习的使用场景之下，我们会选择梯度下降的方法来计算损失函数的极小值...，首先梯度下降算法的目标仍然是求最小值，但和最小二乘法这种一步到位、通过解方程组直接求得最小值的方式不同，梯度下降是通过一种“迭代求解”的方式来进行最小值的求解，其整体求解过程可以粗略描述为，先随机选取一组参数初始值...，然后沿着某个方向，一步一步移动到极小值点 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程： 一个人 被困在山上，需要从山上下来 (i.e....这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着山的高度下降的地方走 首先，我们有一个 可微分的函数 。这个函数就代表着一座山。...在优化过程中，梯度下降法沿着函数下降最快的方向更新变量x x: 初始化的起点或当前点，表示我们开始搜索最小值的位置 alpha: 学习率（learning rate），它决定了每次迭代时x的更新步长。
最优化算法的一种，解决无约束优化问题，用递归来逼近最小偏差的模型。...关于梯度的概念可参见以前的文章： 从方向导数到梯度 梯度下降法迭代公式为： image.png x为需要求解的 值，s为梯度负方向，α为步长又叫学习率 缺点：靠近极小值的时候收敛速度比较慢...；可能会”之字形”的下降；不太 适合处理比较复杂的非线性函数问题。...实例： 用梯度下降的迭代算法，来逼近函数y=x**2的最值 代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...plt.plot(X,Y,"ro--") plt.show() 运行结果如下： image.png 假如目标函数有未知参数的情况，步骤如下： image.png 如何选择梯度下降的步长和初始值
前言 梯度下降法gradient descent是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，它是一种迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。 问题抽象 ? 是 ?...的 值，直至收敛 梯度下降：负梯度方向是使函数值下降最快的方向，我们在迭代的每一步都以负梯度方向更新 ? 的值 收敛：给定一个精度 ? ，在迭代的每一轮根据梯度函数 ? 计算梯度 ? ， ?...，回到步骤3 算法调优 学习率：学习率太小时收敛过慢，但太大时又会偏离最优解 初始值：当损失函数是凸函数时，梯度下降法得到的解是全局最优解；当损失函数是非凸函数时，得到的解可能是局部最优解，需要随机选取初始值并在多个局部最优解之间比较...归一化：如果不归一化，会收敛得比较慢，典型的情况就是出现“之”字型的收敛路径 注意事项 当目标函数是凸函数时，梯度下降法是全局的最优解，一般情况下梯度下降法的解不一定是全局最优解 梯度下降法的收敛速度未必是最快的
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