背景介绍Neural Network之模型复杂度主要取决于优化参数个数与参数变化范围. 优化参数个数可手动调节, 参数变化范围可通过正则化技术加以限制. 正则化技术之含义是: 引入额外的条件, 对function space进行适当的约束.本文借助pytorch前向计算与反向传播特性, 以正则化技术之weight decay($l^2$范数)为例, 简要演示正则化对Neural Network模型
当我们设计了一个算法以后，往往会从时间和空间这两个维度来评判这个算法的优劣。执行时间越短，占用内存空间越小的算法，我们认为是更优的算法。这篇文章的主题：复杂度分析就是用来分析算法时间和空间复杂度的。为什么需要复杂度分析你可能会有些疑惑，我把代码跑一遍，通过统计、监控，就能得到算法执行的时间和占用的内存大小。为什么还要做时间、空间复杂度分析呢？这种分析方法能比我实实在在跑一遍得到的数据更准确吗？首先
转载
2020-11-23 20:29:00
797阅读
2评论
参考视频教程: 玩转算法面试Leetcode真题分门别类讲解 (http://www.notescloud.top/goods/detail/1386)当我们设计了一个算法以后，往往会从时间和空间这两个维度来评判这个算法的优劣。执行时间越短，占用内存空间越小的算法，我们认为是更优的算法。这篇文章的主题：复杂度分析就是用来分析算法时间和空间复杂
转载
2021-10-19 22:12:36
840阅读
点赞
基本概念圈复杂度（Cyclomatic complexity，简写CC）也称为条件复杂度，是一种代码复杂度的衡量标准。由托马斯·J·麦凯布（Thomas J. McCabe, Sr.）于1976年提出，用来表示程序的复杂度，其符号为VG或是M。它可以用来衡量一个模块判定结构的复杂程度，数量上表现为独立现行路径条数，也可理解为覆盖所有的可能情况最少使用的测试用例数。圈复杂度大说明程序代码的判断逻辑复
转：https://blog..net/zxm490484080/article/details/72210501 算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。 其作用： 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量； 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。 时间复杂度 计算时间复杂度的方法：
转载
2018-04-07 12:28:00
464阅读
2评论
dinic算法是网络流最大流的优化算法之一，每一步对原图进行分层，然后用DFS求增广路。时间复杂度是O(n^2*m)(n是点数，m是边数)层次图：把原图中的点按照到源的距离分“层”，只保留不同层之间的边的图。算法流程：1、根据残量网络计算层次图。2、在层次图中使用DFS进行增广直到不存在增广路。3、重复以上步骤直到无法增广。时间复杂度：因为在Dinic的执行过程中，每次重新分层，汇点所在的层次是严
目录时间复杂度介绍前言一、深搜1.1 深搜思想1.2 基础题目1.2.1 排列数字1.2.2 n-皇后问题1.3 DFS中的连通性(能走到，不能保证最短)DFS、BFS均可以求解1.3.1 迷宫1.3.2 红与黑1.4 DFS中的搜索顺序1.4.1 马走日1.4.2 单词接龙1.4.3 分成互质组(待补充)1.5 DFS剪枝1.5.1 小猫爬山1.5.2 数独二、宽搜2.0 宽搜模板2.1 宽搜
转载
2023-09-05 12:19:08
120阅读
时间复杂度：输入数据大小为N时，算法运行所需要的时间 空间复杂度：算法运行所需要的内存（暂存空间+输出空间） ...
转载
2021-09-08 10:34:00
403阅读
2评论
时间复杂度、空间复杂度算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用：时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。一、时间复杂度时间频度一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算
转载
2022-11-16 17:40:48
316阅读
使用 LSTM 计算语言模型的复杂度简单来说，语言模型的目的是为了计算一个句子的出现概率。把句子看成是单词的序列，于是语言模型需要计算的就是P(w1,w2,⋯,wm)
P
(
w
1
Maximum path lengths：序列中两个元素进行交互所需经过的最大路径长度per-layer complexity：每层的时间复杂度minimum number of sequential operations：最少需要的序列操作数计算效率 的矩阵，与另一个形状为 的矩阵相乘，其运算复杂度来源于乘法操作的次数，时间复杂度为
why为了让程序执行的更快，也为了尽可能让程序所利用的空间更小
我们用一些特定的数据结构，和逻辑方法去达到这些目标
复杂度分析是为了对比这些方法和途径衡量的标准。what复杂度分析是我们在程序运行前评估算法执行效率方法
是不用具体的测试数据来测试，就可以粗略地估计算法的执行效率的方法。有时间和空间两个维度时间复杂度分析T(n) = O(f(n))
T(n) ：代码执行的时间；
n 表示数据规模的大
一、什么是复杂度分析？1、数据结构和算法让计算机更快速度、更省空间的解决问题，因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能，分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描述性能问题，二者统称为复杂度；复杂度描述的是算法执行时间（或占用空间）与数据规模的增长关系。二、为什么要进行复杂度分析？1、和性能测试相比，复杂度分析有不依赖执行环境、成本低、效率高、易操作、指导性强的特点；性能测试都是
//------------------>摘自：https://blog.csdn.net/qq_41523096/article/details/82142747《一套图 搞懂“时间复杂度”》渐进时间复杂度比如算法A的相对时间是T（n）= 100n，算法B的相对时间是T（n）= 5n^2，这两个到底谁的运行时间更长一些？这就要看n的取值了。所以，这时候有了渐进时间复...
原创
2021-09-29 13:37:01
1843阅读
算法的复杂度分析主要包含两个方面：时间复杂度分析空间复杂度分析为什么要进行复杂度分
原创
2023-04-23 12:40:30
252阅读
##概念循环复杂度（Cyclomatic complexity）也称为条件复杂度，是一种软件度量，是由老托马斯·J·麦凯布（英语：Thomas J. McCabe, Sr.） 在1976年提出，用来表示程序的复杂度，其符号为VG或是M。“循环复杂度”的名称有时会让人误解，因为此复杂度不只计算程序中的循环 （循环）个数，也包括条件及分支个数。 ##算法 圈复杂度(Cyclomatic Comple
1关键：辨析好运算量与参数量等概念，根据不同的操作，逐步分解计算。2概念辨析区分2.1 模型复杂度是什么？模型复杂度通常是指Forward Pass计算量和参数个数。Forward Pass计算量：描述模型所需要的计算能力 参数个数：描述模型所需要的计算机内存2.2 FLOPS与FLOPs辨析FLOPS：全大写，是floating point operations per second的缩写，意指
转载
2023-10-10 23:05:09
186阅读
什么是算法复杂度分析： 任何可以正常运行的程序都可以成为算法，那所谓的算法复杂度分析是什么呢？简而言之，所谓的算法复杂度分析就是用来表示算法的运行的性能。 在现实的工作中，同样的任务，我们可以通过不同的算法来完成，对于不同的算法来说，他们的时间的性能是有差异的，那就需要对各个算法的性能进行评估，我们可以通过使用一个或一组测试用例吧算法运行一下，然
大O记法
我们需要一个不用具体的测试数据和测试环境，就可以粗略地估计算法执行效率的方法。这个方法我们称作复杂度，我们称作为大O记法。 ...
转载
2021-09-09 19:34:00
194阅读
2评论
论文阅读笔记基本信息题目：Error bounds for approximations with deep ReLU networks作者：Dmitry Yarotsky关键词：逼近复杂性，深度ReLU神经网络背景深度神经网络在图像识别领域的成功，引发了对其性质的研究。我们已经知道深层的神经网络比浅层能更好地逼近目标函数，由于神经网络可以有任意多的层和权重和神经元，那么自然想到这么一个问题，为了
