1.编程题目理解 反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 反向传播要求有对每个输入值想得到的已知输出，来计算损失函数梯度。因此，它通常被认为是一种监督式学习方法，虽然它也用
目录1 算法步骤2 重赋权为什么非负3 为什么可以重赋权4 小例子5 python实现 1 算法步骤 Johnson算法分为三步： 1. 先使用bellman-ford算法，计算单源到其他点的最短路径； 2. 利用计算结果去重赋权reweight，使得没有负数权重； 3. 循环调用dijikstra算法计算所有点的权重。 4. 所有点的权重再换算回来，得到结果。 复杂度为(
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2024-06-10 10:13:30
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误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法 1、BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。 1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层 注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程） 2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>
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2024-04-28 16:13:13
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一句话: BP算法是基于梯度下降算法的迭代算法,用来优化模型参数, 作用相当于梯度下降算法感知器: 感知器使用特征向量来表示前馈神经网络,它是一种二元分类器,把矩阵上的(实数值向量) 映射到输出 上(一个二元的值)
感知器
误差逆传播算法 (error BackPropagation,简称 BP)
符号表示：给定
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2024-05-31 09:10:25
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现在，但凡规模大一点的互联网公司招聘软件相关的岗位，都会对数据结构和算法有一定要求。作为非科班出身的程序yuan，要想进好一点的公司，还是老老实实地把基础打扎实吧。说到排序，大家应该都不陌生，因为你生活中肯定有过网购吧，你在淘宝搜索宝贝的时候，遇到的就是排序，比如有按价格高低排序、按综合排序、按信用高低排序。所以排序算法应该可以说是算法里面很重要的一个分支。开始之前，先简单介绍一下排序算法的几个重
在现代软件开发中，Java随机算法与权重分配在许多实际应用中都扮演着重要角色。特别是在需要随机选择某些对象或资源时，使用权重随机算法能够有效保证某些元素更频繁地被选中，比如在游戏开发、广告投放、推荐系统等场景中。接下来，我们将详细探讨如何在Java中实现随机算法权重，涉及其背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析以及扩展讨论。
## 背景描述
在2010年至2023年的十余年间，随着数
文章目录一、Adaboost1. 基本原理2. 数据权重和弱分类器权重二、算法步骤三、具体实现1.带权数据集2.基分类器的抽象类3. 树桩分类器4. 集成器 一、Adaboost1. 基本原理Adaboost算法（Adaptive Boost）是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个强分类器。弱分类器（单层决策树） （1）Adaboost
BP算法练习——挑瓜BP算法概述重要公式推导python代码实现结果 BP算法概述BP算法是基于通过输出和真实值的构造出来的损失函数，以其梯度确定参数改变方向，反馈给前端修改对应参数值，在不断循环中，逼近我们所期待的真实参数，从而得到正确的学习模型的一种学习算法。 具体而言，BP算法分为两个过程：正向传播反向误差传递我们由输入X通过随机的权值得到一个输出量Y，之后再和真实量Y’比较构造出损失函数
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2024-03-18 22:08:08
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在这里想到你已经了解了神经网络的基本过程，就输入层，隐含层，输出层基本思路，然后按下图最简单的推导过程，以一个输出OP来简单介绍。 1.前向传播 w是权重，b是偏置项 输入到隐含 同理 隐含到输出 这里采用sigmoid激活函数（非线性） 有个特性是他的导数为： 输出层 计算误差,采取平方差 反向传播，利用梯度下降算法最小化损失函数的过程，主要采取链式求导,这里以为举例 下次更新Wh1这个参数的时
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2024-03-19 12:17:45
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0、排序算法说明0.1 排序的定义 对一序列对象根据某个关键字进行排序。0.2 术语说明
稳定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面；不稳定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面；内排序 ：所有排序操作都在内存中完成；外排序 ：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进
css选择器有哪些，选择器的权重的优先级
1.选择器类型1、ID #id2、class .class3、标签 p4、通用 *5、属性 [type="text"]6、伪类 ：hover7、伪元素 ::first-line8、子选择器、相邻选择器2.权重计算规则1. 第一等：代表内联样式，如: style=””，权值为1000。2.&
# 如何查看深度学习算法权重
在深度学习中，权重是模型学习到的重要参数，决定了模型的性能和预测效果。查看和分析这些权重，能够帮助我们理解模型的行为，查找可能的问题，甚至优化模型。本文将介绍如何查看深度学习算法中权重，并提供相应的代码示例。
## 查看模型权重的步骤
1. **加载模型**：首先，我们需要加载已经训练好的深度学习模型。
2. **提取权重**：接着，访问模型的权重信息。
3.
原创
2024-08-07 12:39:45
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对于神经网络来讲，训练的过程是在更新网络权重和偏重的值，采取的方法有梯度下降、牛顿法等。由于深度学习通常有较多的网络层数，参数较多，而且二阶的优化算法本身就非常消耗内存，因此，实际应用中，梯度下降运用较多。梯度下降更新模型参数的公式： 式子中的代表网络中的某一个需要训练的权重参数，K代表第K次迭代，代表学习率/步长。注意，每一层网络的参数的学习率可以不同。表示损失函数对该权重的梯度。注意
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2024-04-21 09:31:02
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阿尔法收益、贝塔收益，阿尔法风险和贝塔风险众所周知，投资股市的收益分为两部分，一部分来自市场行情波动的收益，另一部分来源于选股的操作收益！由市场行情变动带来的收益，称为贝塔收益（Beta、β收益）；由自身的选股带来的收益，称为阿尔法收益（Alpha、α收益）。换个角度，也可以十位投资者在市场交易中面临着两种风险——市场整体的风险，系统性风险（即贝塔或Beta、β风险）和有个体操作做成的非系统性风险
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2024-07-11 19:53:07
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1、算法是什么？我们为何需要算法？互联网数据中心发布的《数据时代2025》报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB（十万亿亿字节）增长到175ZB，相当于每天产生491EB（百亿亿字节）的数据。在本质上，算法是“以数学方式或者计算机代码表达的意见”。其中，推荐系统就是一个信息过滤系统，帮助用户减少因浏览大量无效数据而造成的时间、精力浪费。2、推荐技术发展历史上的关键事件有哪些？“信息过
归一化和标准化归一化归一化类型最大最小值归一化均值方差归一化标准化区别和联系 归一化把特征映射到0～1范围之内处理。多个维度特征的量级不同，会导致训练出来模型中不同特征对应的w参数差异很大，容易导致参数小的特征对目标函数的影响被覆盖，所以需要对每个特征的数据进行归一化处理，以减少不同量级的特征数据覆盖其他特征对目标函数的影响。归一化数据可以使各个特征维度对目标函数的影响权重一致，提高迭代的求解的
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2024-07-25 13:52:42
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文章目录一、理论基础1、鲸鱼优化算法2、鲸鱼优化算法的改进（1）自适应调整权重（2）自适应调整搜索策略（3）AWOA流程图二、仿真对比与分析三、参考文献 一、理论基础1、鲸鱼优化算法请参考这里。2、鲸鱼优化算法的改进（1）自适应调整权重由于WOA在优化求解的过程中，线性的惯性权重调整策略若选择不合适，将影响算法的收敛速度。因此，本文提出了一种根据当前鲸鱼种群分布情况来自适应改变权值的大小，公式如
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2024-05-20 16:24:08
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K8S调度算法权重定义
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在Kubernetes（K8S）中，调度算法是决定容器在哪个节点上运行的关键部分。K8S调度器根据各种因素如资源需求、节点负载等进行决策。而其中一项重要的功能是定义调度算法权重，以便根据实际需求调整容器分配的优先级。本文将介绍如何在Kubernetes中定义调度算法权重，并演示具体的代码实现。
### 操作步骤
下面是定义K8S调度算法权重的整体流程，我们将通
原创
2024-03-14 11:31:34
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every blog every motto: You can do more than you think.0. 前言粒子群算法粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种用于解决优化问题的元启发式算法。它通过模拟鸟群或鱼群中的行为来进行优化搜索。在粒子群算法中，问题的潜在解被表示为一群粒子。每个粒子代表一个候选解，并根据其自身的经验和群体的信息进行移动和调
OS-实现一个RR调度算法原理RR调度相比于FCFS要公平一点，RR为每一个任务分配了一段固定的时间片（timeslice），当这个任务消耗完分配的时间片后，就会切换到下一个任务进行调度，这样相同优先级的任务都能够得倒相对公平的调度机会。在RR调度中就是timeslice的大小的划分，太大就退化成了FCFS，太小会引起过多的上下文切换，无味的消耗CPU是很浪费的。什么是timeslice？ OS会
