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。
需要用这些叶结点生成哈夫曼树，根据哈夫曼树的概念，这些结点有权值，即weight，题目需要输出所有结点的值与权值的乘积之和。 输入描述: 输入有多组数据。...每组第一行输入一个数n，接着输入n个叶节点（叶节点权值不超过100，2<=n<=1000）。 输出描述: 输出权值。...输入样例： 5 1 2 2 5 9 输出样例： 37 相关知识： 给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman...哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。 解题思路： 利用优先队列来求解，每次从队列中取出最小值和次小值累加之后再入队，一直算到结点大小为1，即根结点为止。.../取出队列中的次最小的元素 int min2 = l.top(); l.pop(); //计算最小值和次最小值的权值 sum += min1
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。
原题： 题目描述 给定一棵包含N个节点的完全二叉树，树上每个节点都有一个权值，按从上到下。...从左到右的顺序依次是A1，AN，如下图所示: 现在小明要把相同深度的节点的权值加在一起，他想知道哪个深度的节点权值之和最大?如果有多个深度的权值和同为最大，请你输出其中最小的深度。...(k==Math.pow(2,flag1)-1){ flag1++; } } //新建一个数组用来存放每一层节点的权值和...++; } //我是先处理了深度，但是存放却是前一层的权值和，因此这里的索引应当减一 i_add[flag1-1] += N_add...result = i+1; } } System.out.println("深度为: "+result+" 的权值和最大"); } }
——一个n维的torch.Tensor a – 均匀分布的下界 b – 均匀分布的上限 1.2 正态分布初始化（normal_） 使值服从正态分布 N(mean, std)，默认值为 0，1 torch.nn.init.normal...constant_） 使值为常数，用val来填充 torch.nn.init.constant_(tensor, val) 复制代码 tensor——一个n维的torch.Tensor val – 用来填充张量的值...groups (optional) – conv 层中的组数（默认值：1） 1.8 正交初始化（orthogonal_） 使得 tensor 是正交的 torch.nn.init.orthogonal_...sparsity - 每列中要设置为零的元素的比例 std – 用于生成非零值的正态分布的标准偏差 1.10 Xavier初始化 Xavier 初始化方法，论文在《Understanding the...返回给定非线性函数的推荐增益值。
原题：题目描述 给定一棵包含N个节点的完全二叉树，树上每个节点都有一个权值，按从上到下。...从左到右的顺序依次是A1，AN，如下图所示:现在小明要把相同深度的节点的权值加在一起，他想知道哪个深度的节点权值之和最大?如果有多个深度的权值和同为最大，请你输出其中最小的深度。...++; } //我是先处理了深度，但是存放却是前一层的权值和，因此这里的索引应当减一 i_add[flag1-1] += N_add[k...} flag1 = 1; for(int i:i_add) System.out.println("深度为: "+(flag1++)+" 的权值和是...result = i+1; } } System.out.println("深度为: "+result+" 的权值和最大"); }}我正在参与2023
html中的referrer值的设置 当html页面中引入跨域的资源时（image,js,css等），可在html的header中加上 <meta name="referrer" content=“no-referrer...如果content属性不是合法的取值，浏览器会自动选择no-referer策略 中的值设置如下： 空字符串 no-referrer...no-referrer-when-downgrade 默认值,当https到http的请求不会发送referrer same-origin 同源的请求,会发送referrer List item origin...会发送,但是只发送协议和域名信息 strict-origin 会发送,但是只发送协议和域名信息,当https到http的请求不会发送referrer origin-when-cross-origin...同源的请求,会发送referrer,不同源的情况下,只发送协议和域名信息 strict-origin-when-cross-origin 同源的请求,会发送referrer,https到http的请求不会发送
就好比这篇快照集成的论文(https://arxiv.org/abs/1704.00109)，作者在训练同一个网络的过程中保存了不同的权值快照，然后在训练之后创建了同一架构、不同权值的集成网络。...该方法通过组合同一网络在训练的不同阶段的权值得到一个集成，接着使用组合的权值做出预测。这种方法有两个好处： 组合权重后，我们最终仍然得到一个模型，这有利于加速预测。...训练神经网络的目标是找到一个特定的解（权值空间中的点），使得训练数据集和测试数据集上的损失函数的值都比较低。 在训练期间，训练算法通过改变权值来改变网络并在权值空间中漫游。...随机权值平均（Stochastic Weight Averaging，SWA） 随机权值平均只需快速集合集成的一小部分算力，就可以接近其表现。SWA 可以用在任意架构和数据集上，都会有不错的表现。...它只保存两个模型，而不是许多模型的集成： 第一个模型保存模型权值的平均值（WSWA）。在训练结束后，它将是用于预测的最终模型。 第二个模型（W）将穿过权值空间，基于周期性学习率规划探索权重空间。 ?
就好比这篇快照集成的论文，作者在训练同一个网络的过程中保存了不同的权值快照，然后在训练之后创建了同一架构、不同权值的集成网络。...该方法通过组合同一网络在训练的不同阶段的权值得到一个集成，接着使用组合的权值做出预测。这种方法有两个好处： 组合权重后，我们最终仍然得到一个模型，这有利于加速预测。...训练神经网络的目标是找到一个特定的解（权值空间中的点），使得训练数据集和测试数据集上的损失函数的值都比较低。 在训练期间，训练算法通过改变权值来改变网络并在权值空间中漫游。...随机权值平均（Stochastic Weight Averaging，SWA） 随机权值平均只需快速集合集成的一小部分算力，就可以接近其表现。SWA 可以用在任意架构和数据集上，都会有不错的表现。...它只保存两个模型，而不是许多模型的集成： 第一个模型保存模型权值的平均值（WSWA）。在训练结束后，它将是用于预测的最终模型。 第二个模型（W）将穿过权值空间，基于周期性学习率规划探索权重空间。 ?
Keras 中的权值约束 2. 神经网络层上的权值约束 3. 权值约束的案例分析 Keras 中的权值约束 Keras API 支持权值约束技术。...使用权值约束的方法通常包括在层上为输入权值设置「kernel_constraint」参数，以及为偏置的权值设置「bias_constraint」。一般来说，权值约束不会用于偏置的权重。...循环神经网络的权值约束 与其他的层类型不同，循环神经网络允许你同时针对输入权值、偏置权值以及循环输入权值设置一个权值约束。...权值约束案例分析 在本章中，我们将展示如何在一个简单的二分类问题上使用权值约束缓解一个多层感知机的过拟合现象。 下面的例子给出了一个将权值约束应用到用于分类和回归问题的神经网络的模板。...我们可以看到预期的过拟合模型的形状，它的准确率会增加到一个点，然后又开始下降。 ? 带权值约束的过拟合多层感知机 我们可以进一步更新使用权值约束的示例。有几种不同的权值约束方式可供选择。
我想全面了解一个新员工的情况，最好的方法应该是： 从HR那里获得他的履历、入职所在部门、工作岗位与职责； 找他的直属领导了解他入职后的工作情况及表现； 要想深入了解，就直接和他对话，在对话前最好拟一个提纲...这是一个学习过程，新员工的履历、入职所在部门、工作岗位、职责、工作情况、表现、提纲是要学习的内容，即我需要学习的新员工的特征。...在这个过程中，我没有必要去找公司里的其他人，因为他们很可能不知道新员工的相关信息，提供的信息很可能是错误的、零碎的、片面的、无用的（这些信息称为数据噪音）。...每个网络层都有特定的任务，在相同的任务背景下，整幅图片的学习权重应该是一样的，这种假设称为权值共享。...归纳一下，一幅图片的学习过程，就是使用感受野和一个权值逐个学习，将每个感受野学习到的特征结果输出给下一个网络层。这种共享权值的局部连接层网络，就是卷积神经网络。
can't arrive at the target, output "-1" instead.样例输入 3 4 YBEB EERE SSTE 0 0 样例输出 8 来源POJ上传者sadsad 较为水的一题...只需要转变为权值，然后就搜索即可，当然这道题，若果采用盲深搜索的话，会tie 贴一下tle代码，记录做题的思路吧！...functiom 75 dfs(sx,sy); 76 printf("%d\n",res); 77 } 78 return 0; 79 } 上面的思路是tle了的，...下面的是ac的，加了一个贪心的思想....else 80 printf("%d\n",map[ex][ey].minc); 81 } 82 return 0; 83 } 当然还可以用bfs来做，时间会更快什么的.
首先声明，这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值，而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络，且分支结构相同时，如何使用keras使分支的权重共享。...keras的多分支权值共享功能实现，官方文档介绍 上面是官方的链接，本篇博客也是基于上述官方文档，实现的此功能。...softmax')(fc2) class_models = Model(inputs=[inp1, inp2], outputs=[fc3]) return class_models 如何看是否真的是权值共享呢...两个网络总参数量的差值就是，共享模型中，特征提取部分的参数的量 网络结构可视化 不共享权重的网络结构 ? 共享参数的网络结构，其中model_1代表的就是特征提取部分。 ?...以上这篇使用keras实现孪生网络中的权值共享教程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
维护全局信息，结点记录该值出现的次数。 支持全局k最小值，可增加删除，查找前驱，后继。相对平衡树，代码简单，快。 当数据较大时，需要离散化。
权值共享这个词最开始其实是由LeNet5模型提出来，在1998年，LeCun发布了LeNet网络架构，就是下面这个： 虽然现在大多数的说法是2012年的AlexNet网络是深度学习的开端，但是...CNN的开端最早其实可以追溯到LeNet5模型，它的几个特性在2010年初的卷积神经网络研究中被广泛的使用——其中一个就是权值共享。...其实权值共享这个词说全了就是整张图片在使用同一个卷积核内的参数，比如一个3*3*1的卷积核，这个卷积核内9个的参数被整张图共享，而不会因为图像内位置的不同而改变卷积核内的权系数。...如果还是一个个像素点上的像素值的话，那就意味着每一个像素值都会对应一个权系数，这样就带来了两个问题： 1.每一层都会有大量的参数 2.将像素值作为输入特征本质上和传统的神经网络没有区别，并没有利用到图像空间上的局部相关性...而权值共享的卷积操作有效解决了这个问题，无论图像的尺寸是多大，都可以选择固定尺寸的卷积核，LeNet中最大的卷积核只有5*5*1，而在AlexNet中最大的卷积核也不过是11*11*3。
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int base = 200020; const int...
0mode- 可选为fan_in 或 fan_out, fan_in使正向传播时，方差一致; fan_out使反向传播时，方差一致nonlinearity- 可选 relu 和 leaky_relu ，默认值为...，方差一致;fan_out使反向传播时，方差一致nonlinearity- 可选 relu 和 leaky_relu ，默认值为 。...均匀分布初始化torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)使值服从均匀分布U(a,b)6....正态分布初始化torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)使值服从正态分布N(mean, std)，默认值为0，17....常数初始化torch.nn.init.constant_(tensor, val)使值为常数val nn.init.constant_(w, 0.3)8.
html页面里有一个input element，通过语法[(ngModel)]双向绑定到model hero的name字段。 ?...一旦往input field里输入新的值之后，触发core.js的refreshView方法，里面执行templateFn方法： ?...hero-detail.component.html对应一个方法：HeroDetailComponent_div_2_Template: ? ?...上图的方法负责更新element的property： /** * @license * Copyright Google LLC All Rights Reserved....`property('name', ctx.name)('title', ctx.title)`) * * @codeGenApi */ el是html的原生element，即input field
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...) { assists[i] = i; } //根据权值，对所有边进行升序排序 qsort(edges, N, sizeof(edges[0]), cmp); //遍历所有的边 for (i =
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