pytorch非线性回归调参分享 前期研究过程获得了一个非常奇怪的函数图像,打算用多层感知机(MLP)对函数图像进行建模仿真。前期相关研究,MLP表现并不好,当时把这个方案已经放弃掉了。经过查阅相关的论文,发现原理上MLP能够拟合任意函数。这段时间重新写了一遍MLP网络,经过参数、增加训练次数、GPU加速,现在能够对函数较好拟合。现将代码分享一下。为方便展示,数据集改成了sin函数。目标功能
20172317 2018-2019-1 《程序设计与数据结构》第6周学习总结教材学习内容总结树: 一种非线性结构,其中元素被组织成一个层次结构;树由一个包含结点和边的集构成 元素存储于结点中,边将结点之间互相连接起来根: 位于该树顶层的唯一结点;一棵树只能有一个根结点位于树较低层的结点是上一层结点的子结点(孩子);同一双亲的两个结点称为同胞结点(兄弟) 根结点是树唯一没有双亲的结点没有子结点
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一.树的概念及其相关1.概念及特点树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。特点:每个结点零个或多个子结点; 没有父结点的结点称为根结点; 每一个根结点且只有一个父结点;2. 相关定义:节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度;叶子节点:度为0的节点称为叶节点叶子节点/分支节点:度不为0的节点;父节点:若一个节点含有子节点,则这个节
**一:树的基本术语1.定义 树是一种非线性结构,只有一个根结点,除根结点外每个孩子结点可以多个后继,没有后继的结点叫叶子结点。 2.概念 根结点:没有前驱; 孩子:前驱的结点; 双亲结点:孩子结点的前驱; 叶子:没有孩子结点 结点度:结点的分支数;树的度:一棵树中最大结点度数; 树的深度:树的层次数目; 有序树:结点的子树从左到右顺序; 森林:多棵互不相交的树的集合;3.二叉树 **特点:
总结:1.组合模式适用于对树形结构的操作,比如递归检查每一个权限树、递归删除权限树等2.抽象子节点时,比如例子1 叶子结点(文件)和叶子结点(目录)是不一致的行为的,比如文件不能添加目录,像这种情况就要声明一个接口,1个叶子结点实现类和1个叶子结点实现类来组合对象树形的数据结构。但是例子2部门的行为是完全一致的,因此例子2算是组合模式的一个变种,吸收了其设计思想,但是实现更简洁!!!3.
转载 2023-12-14 11:06:59
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何为叶子节点叶子节点在理解register_hook之前,首先得搞懂什么叶子节点叶子节。简单来说叶子节点梯度且独立得张量,例如a = torch.tensor(2.0,requires_grad=True),b= torch.tensor(3.0,requires_grad=True),叶子节点是依赖其他张量而得到得张量如c = a+b。 判断是叶子节点还是非叶子节点可以使用 is_
特殊的二叉树满二叉树定义所有分支结点都存在左子树和右子树,并且所有叶子结点都在同一层上。 特点叶子只能出现在最下一层。出现在其它层就不可能达成平衡。叶子结点的度一定是2.在同样深度的二叉树,满二叉树的结点个数最多,叶子数最多。完全二叉树定义对一棵具有 n 个结点的二叉树按层序编号,编号为 i(1≤i≤n) 的结点与同样深度的满二叉树编号为 i 满二叉树一定是一棵完全二叉树,但完全二叉树不一
定义:且只有一个称为根的节点若干个互不相交的子树。通俗的理解: 树由节点和边组成,每个节点只有一个父节点但可以多个子节点,但有个节点例外,该节点没有父节点(根节点)。节点、父节点、子节点、子孙、堂兄弟。深度:树节点的最大层次。从根节点到最底层节点的层数。根节点是第一层。终端节点叶子节点。根节点可以是叶子节点,也可以是非叶子节点叶子叶子节点说的是有没有孩子。度:子节点的个数为度
转载 2024-02-22 22:16:50
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二叉树基本知识本文主要介绍二叉树的基本概念和分类。如有不正确之处请多指正。树的相关定义什么是树树是 N 个结点的有限集。 N = 0,表示空数。在任意一个空树且仅有一个特定的称为根的节点。当 n > 1 时,其余节点可分为 m (m > 0) 个互不相交的有限集,T1,T2,T3…Tm,其中每个集合本身又是一棵树,并且称为当前根的子树。结点的定义及分类数的结点:是包含一个数据元
0.树的定义树是n个结点的有限集,且只有一个特定的称为根的结点,当时,其余结点可分为m个互不相交的有限集,其中集合本身又是一棵树,并且称为树的子树。树的根结点没有前驱结点,除了根结点外的所有结点且只有一个前驱结点,树的所有结点可以零个或多个后驱结点。树的结点包含一个数据元素和若干指向其子树的分支,结点拥有的子树数目称为结点的度,度为0的结点称为叶子或终端结点,度不为0的结点称为终端结点
      在Pytorch,默认情况下,节点的梯度值在反向传播过程中使用完后就会被清除,不会被保留。只有叶节点的梯度值能够被保留下来。      对于任意一个张量来说,我们可以用 tensor.is_leaf 来判断它是否是叶子张量(leaf tensor)      在Pytor
1.树的定义根结点(root):对一棵树树来说最多存在一个根结点。叶子结点(leaf):叶子节点不再延伸出新的结点,即度为0的结点。边(edge):茎干和树枝的统一抽象,且一条边只用来连接两个结点,  树被定义成由若干个结点和若干条边组成的数据结构,且在树的结点不能被边连接成环。  比较实用的概念和性质:  (1)空树(empty tree):没有结点。  (2)树的层次(layer)从根结点开
索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构Mysql底层数据结构B+Tree (B-Tree变种)叶子节点不存data,只存储索引(冗余),可以放更多的索引。叶子节点包含所有索引字段叶子节点用指针连接,提高区间访问的性能。B-Tree 特点叶结点具有相同的深度,叶节点的指针为空所有索引元素不重复节点中的数据索引从左到右递增排列存储引擎-99% InnoDB, 早期MyISAMMylSA
转载 2023-12-23 21:53:27
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一、思维导图1.树2.查找二、树的基本知识结点:指树的一个元素;结点的度:指结点拥有的子树的个数,二叉树的度不大于2。数的度:指树的最大结点度数。叶子:度为0的结点,也称为终端结点。高度:叶子节点的高度为1,根节点高度最高。层:根在第一层,以此类推。三、性质1.二叉树的性质:(1):二叉树的第i层上至多有2^(i-1)个结点。(2):深度为k的二叉树,至多有2^k-1个结点。 满二叉树:叶子
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树:树是由一个或多个节点组成的,每个节点包含数据元素和指向其他节点的指针。基本概念:节点:树是由一个或多个节点组成的。每个节点包含数据元素和指向其他节点的指针。根节点:树中最顶层的节点称为根节点,它没有父节点叶子节点:在一棵树,没有子节点节点被称为叶子节点。父节点节点包含指向其子节点的指针,所以每个节点都有一个父节点,除了根节点。子节点:每个节点可以零个或多个子节点,子节点指向其父节点
  B树(又叫平衡多路查找树)注意B-树就是B树,-只是一个符号。B树的性质(一颗M阶B树的特性如下)1、定义任意叶子结点最多只有M个儿子,且M>2; 2、根结点的儿子数为[2, M]; 3、除根结点以外的叶子结点的儿子数为[M/2, M]; 4、每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字;(至少2个关键字) 5、
B树即二叉搜索树:所有叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);所有结点存储一个关键字;叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树;如:B-树是一种多路搜索树(并不是二叉的):定义任意叶子结点最多只有M个儿子;且M>2;根结点的儿子数为[2, M];除根结点以外的叶子结点的儿子数为[M/2, M];每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关
PyTorch 叶子节点是指在计算图中没有父节点的张量。这些张量通常是模型的输入数据或计算得到的结果,并且它们的 `.requires_grad` 属性如果设置为 `True`,则意味着 PyTorch 将为这些张量计算梯度。理解叶子节点对于构建和调试神经网络至关重要,因为它们直接影响到梯度的计算和反向传播的执行。以下是我对如何解决与 PyTorch 叶子节点相关问题的过程整理。 ###
原创 6月前
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前言二叉树、平衡树、B树做铺垫,来讲解B+tree。这里对于数据结构不做详细解释,只讲与本文有关的知识。一、二叉树首先,明确几个概念,每个树结构,只有一个根节点。最下一层,没有子节点节点叶子节点,初根节点叶子节点外的节点,叫叶子节点。二叉树,顾名思义,就是子节点最多有两个分支的树,如下图: 由二叉树定义以及图示分析得出二叉树以下特点: 1)每个结点最多有两颗子树,所以二叉树不存在度大于
简介我们都知道mysql使用存储引擎的是InnoDB,InnoDB使用的索引的对应的数据结构是B+树结构图: 如上图所示,我们实际用户记录是存放在B+树的最底层的节点上,这些节点也被称为叶子节点或者叶节点,其余用了存放目录项的节点称为叶子节点或者内节点,最上边的节点为根节点。 InnoDB 是使使用页来作为管理理存储空间的基本单位,也就是最多能保证16KB的连续存储空间,而随着表记录
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