logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

状态压缩动态规划——状压dp

状压dp:意思是将状态进行压缩,从而更容易地写出状态转移方程通常做法:将每个状态(一个集合)用二进制表示,每个位的1就代表着这个编号的元素存在,0就代表着这个编号的元素不存在,如二进制100110,即是集合{1,2,5}的压缩通过状态压缩,我们可以使得状态通过位运算来判断是否可以转移。

文章图片
#动态规划#算法
图论常见算法总结——prim,kruskal,dijkstra,floyed,bellman-ford,spfa

我们对到达结点u的最短路径所经历过的结点数cnt进行统计,显然cnt[u]不会超过n,若超过了n,说明已形成环路,且一定是负环。我们先建立一层外层循环,在每一次循环中,都枚举图中的m条边,并对起点到每一个结点的最短路径进行松弛更新,可以保证,每次最少更新一条边,那么在至多n-1次循环后,在循环中将不会再有边更新。任意选取一个起点u,设已加入树的结点为V,总结点为T,则每次搜索连接V与T-V的最短边

文章图片
#算法#图论
CS231n2017-Lecture9经典CNN架构笔记

首先回顾一下LeNet-5,该网络结构为[CONV-POOL-CONV-POOL-FC-FC],卷积层使用的的卷积核,步长为1,;池化层使用的size,步长为2。

#cnn#人工智能
CS231n2017 Lecture14 强化学习笔记

强化学习包含2个可以进行交互的对象:智能体(Agent)和环境(Environment)

#神经网络#人工智能#深度学习
CS231n 2017 Assignment2 layers.py以及FullyConnectedNet部分

batch normalize的前向传播,分为train和test阶段两种模式,train的时候mean和var就采用batch里的,然后加权累积平均running_mean和running_var,在test的时候直接使用train阶段累积的running_mean和running_var。max pool的反向传播,这里cache有原本的输入x,那么我们就不在前向传播计算掩码矩阵了,直接在反向

#神经网络#cnn#深度学习 +1
到底了