常见模型剪枝方法Low-rank Decomposition：低秩分解。将权值矩阵分解为低秩矩阵Weight Quantization：权值量化。HashNet 提出去量化网络的权值。在训练之前，网络的权值被hash到不同的组，并且组内的权重是共享的。这样只有共享的权重和hash indices需要被储存，可以节省很大一部分存储空间。然而，这些技术既不能节省运行时的内存，又不能节省推理时间，因为在
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2024-06-29 09:42:52
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Alpha-beta 剪枝算法可以认为是 minimax 算法的一种改进，在实际的问题中，需要搜索的状态数量将会非常庞大，利用 alpha-beta 剪枝算法可以去除一些不必要的搜索。关于 alpha-beta 算法的具体解释可以看这篇文章 Minimax with Alpha Beta Pruning。我们在前文中考虑的那张图就来自这篇文章，之后我们会用 alpha-beta 剪枝算法来改进之前
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2024-06-02 21:42:38
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1、Apriori算法 Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。 Apriori算法采用了迭代的方法，先搜索出候选1项集及对应的支持度，剪枝去掉低于支持度的1项集，得到频繁1项集。然后对剩下的频繁1项集进行连接，得到候选的频繁2项集，筛选去掉低于支持度的候选频繁2项集，得到真正的频繁二项集，以此类推，
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2024-04-22 14:24:55
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剪枝是在模型训练过程中使用的一种策略，其主要目的是降低模型的过拟合和提高模型的泛化能力，也可以用来优化模型的复杂度和算法的效率。剪枝是一种常用的优化技术，适用于各种机器学习算法中。本文将从剪枝的概念、类型和实现方式等方面对剪枝进行详细的介绍和解释，并探讨剪枝在机器学习中的应用。一、概念剪枝是在模型训练中对决策树、神经网络或其他机器学习算法进行修剪的过程。其主要思想是通过去掉一些无用的节点或分支，从
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2023-12-18 07:04:43
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Vision Transformer Pruning 这篇论文的核心思想很简单，就是剪维度，也就是说剪的是这个d。 具体方法就是通过一个gate，如图中的dimension pruning，输出0或者1，来判断不同维度的重要性，但是由于0和
# 如何实现 Python 剪枝算法凑数
## 简介
剪枝算法是一种高效的搜索策略，通常在解决组合问题及优化问题时使用。我们在这里将以“凑数”为例，它指的是给定一个目标值，使用可用的数字组合来达到这个目标的过程。下面我们将逐步介绍如何在 Python 中实现这一算法。
## 流程概述
我们可以把整个过程分成多个步骤，如下表所示：
| 步骤编号 | 任务
原创
2024-10-16 04:12:09
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AlphaBeta剪枝算法是一种搜索算法，主要用于解决博弈论的决策问题，旨在减少搜索树中被评估的节点数。这个算法适用于极大极小博弈树的搜索，可以提高搜索效率、减少搜索时间和空间复杂度。 AlphaBeta剪枝算法基于极大极小算法（minimax algorithm），其原理是搜索整个博弈树，并对每个叶节点进行评估。极大极小算法的基本思想是，对于每个玩家，找到他可能获得的最大值或最小值，并将它视为该
最清晰易懂的MinMax算法和Alpha-Beta剪枝详解 一、MinMax算法 Minimax算法（亦称 MinMax or MM）又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。该算法是一个零总和算法，即一方要在可选的选项中选择将其优势最大化的选择，另一方则选择令对手优势最小化的方法。而开始的时候总和为0。很多棋类
Alpha-Beta剪枝 用于裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝，以提高运算速度。 假设α为下界，β为上界，对于α ≤ N ≤ β: 若 α ≤ β 则N有解。 若 α > β 则N无解。 下面通过一个例子说明Alpha-Beta剪枝算法 上图为整颗搜索树。这里使用极小极大算法配合Alpha-Beta剪枝算法，正方形为自己（A），圆为对手（B）。 初始设置α为负无穷大，β为正无穷大。对于
剪枝由于悲观错误剪枝PEP (Pessimistic Error Pruning)、代价-复杂度剪枝CCP (Cost-Complexity Pruning)、基于错误剪枝EBP (Error-Based Pruning)、最小错误剪枝MEP (Minimum Error Pruning)都是用于分类模型，故我们用降低错误剪枝REP ( Reduced Error Pruning)方法进行剪枝。它
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2023-07-29 22:25:05
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背景在使用决策树模型时，如果训练集中的样本数很多，则会使得生成的决策树过于庞大，即分化出了很多的枝节。这时会产生过拟合问题，也就是在模型在训练集上的表现效果良好，而在测试集的效果却很差。因此在生成一棵决策树之后，需要对它进行必要的剪枝，从而提高它的泛化能力。本文将讲述后剪枝算法——REP方法。原理剪枝是指将决策树的一些枝节去掉，将中间节点变成叶子节点，该叶子节点的预测值便是该分组训练样本值的均值。
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2023-10-02 09:19:42
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一、引子 剪枝，就是减小搜索树规模、尽早排除搜索树中不必要的分支的一种手段。形象地看，就好像剪掉了搜索树的枝条，故被称为剪枝。二、常见剪枝方法 1.优化搜索顺序在一些问题中，搜索树的各个分支之间的顺序是不固定的不同的搜索顺序会产生不同的搜索形态，规模也相差甚远2.排除等效分支在搜索过程中，如果我们能够得
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2023-12-21 09:53:50
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机器学习sklearn——决策树2剪枝什么是剪枝？预剪枝后剪枝为甚么要剪枝？怎样剪枝？（1）REP—错误率降低剪枝（2）PEP—悲观剪枝算例： 什么是剪枝？剪枝是指将一颗子树的子节点全部删掉，根节点作为叶子节点，以下图为例： 首先剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。因为决策树算法在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本，不停地对结点进行划分，因此这会导致整棵树的分支过多，
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2024-07-01 06:02:55
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核心代码def __init__(self): #初始化函数
self.num=0 #对yi次数
self.rows =10 #初始化棋盘10行
self.cols = 10 # 初始化棋盘10列
self.rank=6 #阶数 代表六子棋
self.empty_board() #清空棋盘
s
原创
2023-12-11 18:19:57
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文章目录一、 实验内容二、 极大极小算法和α-β剪枝算法总结1.极大极小算法2.α-β剪枝三、 实验步骤以及结果1.极大极小算法完成井字棋游戏2.α-β剪枝四、 结果、反思与分析1.极大极小算法运行结果、发现的问题与解决方式2.α-β剪枝运行结果、发现的问题与解决方式3.极大极小算法和α-β剪枝的比较总结 一、 实验内容实验利用极大极小算法和α-β剪枝算法完成对井字游戏的实现。大家首先下载对应代
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2023-12-18 17:58:22
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Alpha-Beta剪枝算法(Alpha Beta Pruning)[说明] 本文基于<<CS 161 Recitation Notes - Minimax with Alpha Beta Pruning>>Alpha-Beta剪枝用于裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝，以提高运算速度。假设α为下界，β为上界，对于α ≤ N ≤ β:若 α ≤ β 则N有解
模型剪枝是模型压缩中较为核心的方法，它可以清除网络中冗余的参数与计算量，让模型更加紧凑高效。下面我们介绍Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming。论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.06519 官方代码（Torch实现）：https://github.com/liuzhuang1
极大极小过程是先生成与/或树，然后再计算各节点的估值，这种生成节点和计算估值相分离的方式，需生成规定深度内的所有节点，搜索效率较低。 如果能边生成节点边对节点估值，并剪去一些没用的分枝，这种技术被称为α-β剪枝。
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2023-06-02 06:21:08
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Gate Decorator: Global Filter Pruning Method for Accelerating Deep Convolutional Neural Networks相关背景过滤器的修建不会改变模型的设计理念且易于和其他压缩，加速技术结合。不需要专门的硬件和软件进行加速。过滤器修建的研究可以主要分为两类：逐层修建和全局修建。由于每层网络需要预定义修建率，对于深度卷积，逐层
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2023-10-27 01:12:36
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本文介绍一种剪枝方法（ Sparse Structure Selection）。1. 核心思想如图为论文中提出的网络框架。F表示残差函数。灰色的block、group和neuron表示它们是不活跃的，对应的比例因子为0，可以被修剪。 根据作者在论文中所描述的，改论文的贡献体现在以下2个方面:作者提出了一个统一的cnn模型训练和剪枝框架。特别地，通过在cnn的某些结构上引入缩放因子和相应的稀疏正则化
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2024-03-21 13:13:47
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