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基于遗传算法的Tensorflow
tensorflow
我需要用一个带遗传算法的深度神经网络，用随机值开始所有的权重.网络不会“学习”，至少不是通过训练，而是通过自然选择。
浏览 0提问于2020-03-11得票数 0
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是否有用于加权储层采样的算法？
language-agnostic、sampling
当数据流中的点具有关联的权重时，是否有一种算法来执行储层采样？
浏览 0提问于2013-06-15得票数 17
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两个顶点之间的最长路径
c#、algorithm
我有一个带权重边的有向图(权重都是正数)。
现在，我正在寻找一种有效的算法或代码(具体地说，C#)来找到两个给定顶点之间的最长路径。
浏览 0提问于2009-08-10得票数 4
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对于梯度下降，成本函数曲线实际上是如何计算的:即模型随机选择权重的次数？
machine-learning、regression、gradient-descent
据我所知，为了计算简单线性回归的权重和偏差，它遵循梯度下降算法，该算法致力于寻找成本函数(曲线)的全局最小值。该成本函数是通过随机选择一组权重，然后计算所有记录的平均误差来计算的。这样我们就得到了成本曲线上的一个点。再次选择另一组权重，并计算平均误差。所有这些点构成了成本曲线。我的疑问是，在计算(找到成本函数)成本曲线之前，有多少次随机选择权重来
浏览 5提问于2021-07-18得票数 0
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Prim和Kruskal的算法复杂度
algorithm、minimum-spanning-tree、prims-algorithm、kruskals-algorithm
给定一个带权的无向连通图。w:E->{1,2,3,4,5,6,7} -意味着只有7个权重。我需要使用O(n+m)中的Prim算法和O( m*a(m，n))中的Kruskal算法找到一棵生成树。我不知道如何做到这一点，真的需要一些指导，如何权重可以帮助我在这里。
浏览 4提问于2012-05-28得票数 0
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实现随机删除和插入的数据结构，其中元素在[a，b]中加权
algorithm、data-structures、randomized-algorithm
我想设计一个数据结构和算法，这样，给定一个元素数组，其中每个元素根据a，b有一个权重，我就可以实现恒定的时间插入和删除。删除是随机执行的，其中一个元素被删除的概率与其权重成正比。我不相信有一种确定性的算法可以在恒定的时间内实现这两种操作，但我认为有一些随机算法可以做到这一点？
浏览 10提问于2021-03-08得票数 2
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Networkx:随机遍历有向图
python、graph、networkx
我有一个带权重边的有向图。每个节点都连接到每个其他节点，并且权重表示从节点X移动到节点Y的可能性(每个节点的权重总和out =1-这是一个随机矩阵)。我需要创建一个函数，它随机遍历图，并且只进出每个节点一次，返回到起始点
我不想返回最可能的输出，只想返回第一次随机遍历树，该树只命中每个节点一次，并返回它所采用的路径，以及它所采用的每一次跳跃的可能
浏览 1提问于2018-11-20得票数 1
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“随机带概率算法”是什么意思？
cryptography、digital-signature、random
我对密码学的研究很陌生，在阅读论文时经常提到“带随机带的概率算法G”。“随机磁带”是什么意思？我的意思是，为什么它不只是指概率算法G？
浏览 0提问于2019-03-26得票数 0
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基于权重和拾取次数的随机密钥选择
algorithm、random
我正在设计一个广告系统，根据广告的重量(出价)在广告之间随机旋转。= 0, }, views = 0, },我四处搜索，发现了以下算法：
循环遍历表(ads)和如果(随机数) <=权重，则返回ad else随机数=随机
浏览 2提问于2017-01-01得票数 1
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基于遗传算法的神经网络权值优化
c#、machine-learning、neural-network、artificial-intelligence、genetic-algorithm
因此，我创建了一个带有反向传播算法的前馈MultiLayer Perceptron，它工作得很好。但我需要越来越快地得到结果。因此，本文研究了遗传算法在训练过程中对权值的优化。我已经把它作为一张随机生成的权重表(-100,100)，但它并没有给出非凡的结果。我猜问题在于，即使变异的概率很高，生成一个随机的权重表也限制了解的空间。你知道如何对染色体中的</e
浏览 2提问于2016-08-05得票数 1
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神经网络优化中的反向传播与学习速率
neural-network、deep-learning、optimization、backpropagation、learning-rate
我在研究反向传播是如何工作的？我读到，反向传播被用来在每次迭代后用部分导数找到每个神经元的最优权重，并更新神经元的权重。另一方面，我们有一个叫做“学习速率”的超参数，用来通过计算误差的方向来更新每一次迭代中神经元的权重。这两种情况看起来是独立工作的，我的意思是，当反向传播算法本身找到最优权重时，我们不需要一个学习速率参数本身。
我的理解正确吗？如
浏览 0提问于2020-09-19得票数 0
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样本权重能用于星火MLlib随机森林训练吗？
scala、apache-spark、random-forest、apache-spark-mllib
我使用Spark1.5.0 MLlib随机森林算法(Scala代码)进行两类分类.由于我使用的数据集是高度不平衡的，所以大多数类的抽样率下降了10%。是否可以在星火随机森林训练中使用抽样权重(在这种情况下为10)？在随机森林中，我看不到trainClassifier()输入参数的权重。
浏览 3提问于2016-03-11得票数 7
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OpenCV神经网络权重
opencv
我正在尝试在2个不同的程序中对相同的数据运行NN学习器。虽然所有东西(数据和参数)都是相同的，而且我手动将初始权重设置为相同的值(0)，但我在两个程序中得到了不同的权重。有趣的是，连续运行每个程序并不会改变独立的结果。我调试和检查的是：2)神经网络参数4)类标签(输出节点)
这些都是一样的。我还应该检查什么？
浏览 2提问于2009-11-29得票数 1
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在NumPy中按非标准化对数概率从集合中采样
python、numpy、random
我有一个一维np.ndarray，里面充满了定义分类分布的非标准化对数概率。我想从这个分布中抽取一个整数索引。由于许多概率都很小，对对数概率进行归一化和指数化会带来很大的数值误差，因此我不能使用。实际上，我正在寻找一个与TensorFlow的等效的NumPy，它处理非标准化的对数概率。
如果NumPy中没有直接实现此目的的函数，那么实现这种采样的有效方式是什么？
浏览 0提问于2021-01-24得票数 2
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数据结构图
data-structures、graph
给定一个带权有向无环图(DAG)G和一个顶点s，使用最大堆的Dijkstra算法计算从s到图中每一个顶点的最长路径的权重，这是真的吗？
浏览 0提问于2017-12-02得票数 0
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带加权边的二部图
computer-science、bipartite
我有一个问题，其中我有一个带加权边的二部图。我想要做的是，每个顶点上的边的权重之和，每一个点的权重。有没有更好的方法来解决这个问题？
注意:我并不是在寻找像匈牙利<
浏览 0提问于2019-01-25得票数 0
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C++反向加权洗牌/随机
c++、algorithm、random、selection、weighted
我有一个加权对象的列表，即：在C++中有没有一种有效的算法来根据元素的权重来选择随机元素？例如，选择权重较低的元素A或B的可能性(30%)高于算法选择元素C、E或D的可能性(10%)或D (20%)。
浏览 4提问于2013-05-25得票数 1
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修改深度优先搜索以在特定半径内工作
algorithm、data-structures、graph、depth-first-search
从随机节点开始，如何使用深度优先搜索(修改使用显式堆栈的迭代算法)来检查哪些节点存在于某个权重半径内？(可以从该节点以特定权重访问。)
浏览 2提问于2012-12-26得票数 1
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NetworkX中页面排序函数的参数“权重”是做什么的？
python、networkx、pagerank
根据这个，加权有向图的权重对图的页面等级有影响。0.2597402597402599, 'B': 0.3333333333333334, 'C': 0.40692640692640686}
在上面的例子中，weight没有被设置，但是似乎并不是所有的权重都被设置为1。那么，这个参数weig
浏览 0提问于2018-07-04得票数 0
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