α-β剪枝第32页

dfs剪枝优化

料理码王·2023-01-18 14:27

DFS剪枝模板-木棒

乔治拿来一组等长的木棒，将它们随机地砍断，使得每一节木棍的长度都不超过50个长度单位。然后他又想把这些木棍恢复到为裁截前的状态，但忘记了初始时有多少木棒以及木棒的初始长度。请你设计一个程序，帮助乔治计算木棒的可能最小长度。每一节木棍的长度都用大于零的整数表示。思路：1.木棒的长度一定能被总长度整除2.木棒的长度一定大于任何一根木棍的长度（枚举的时候可以从木棍最长长度开始）3.剪支优化：1.长的木棒

csm_81·2023-01-18 14:27

LeetCode79.单词搜索 DFS+剪枝(C++)

解题思路DFS+剪枝刚开始做的时候没有进行剪枝，只是暴力DFS，时间1400ms非常糟糕进DFS前，进行一次剪枝，枚举到word第一个字符时进DFS并在book数组内记录已经访问。

JesseChan45·2023-01-18 14:56

DFS之剪枝

一.小猫爬山翰翰和达达饲养了N只小猫，这天，小猫们要去爬山。经历了千辛万苦，小猫们终于爬上了山顶，但是疲倦的它们再也不想徒步走下山了（呜咕>_#include#includeusingnamespacestd;constintN=20;intn,m;intw[N];intsum[N];intans=0x3f3f3f3f;voiddfs(intu,intk){if(k>=ans)return;if(

BUG制造师~·2023-01-18 14:26

DFS剪枝优化：小猫爬山

问题描述翰翰和达达饲养了NNN只小猫，这天，小猫们要去爬山。经历了千辛万苦，小猫们终于爬上了山顶，但是疲倦的它们再也不想徒步走下山了（呜咕>_#includeusingnamespacestd;constintN=20;intn,m,ans=N;//w[i]表示第i只小猫的重量//sum[i]表示第i个缆车的重量intw[N],sum[N];//t表示当前搜索到的小猫//k表示目前已经安排的缆车数

少儿编程乔老师·2023-01-18 14:26

DFS 剪枝与优化

1.优化搜索顺序优先搜索分支较少的节点2.排除等效冗余3.可行性剪枝4.最优性剪枝5.记忆化搜索（DP）1.小猫爬山#includeusingnamespacestd;constintN=20;intn

没头发的年轻人·2023-01-18 14:54

dfs剪枝的应用以及bfs

奇怪的电梯题目描述呵呵，有一天我做了一个梦，梦见了一种很奇怪的电梯。大楼的每一层楼都可以停电梯，而且第iii层楼(1≤i≤N)(1{\leq}i{\leq}N)(1≤i≤N)。电梯只有四个按钮：开，关，上，下。上下的层数等于当前楼层上的那个数字。当然，如果不能满足要求，相应的按钮就会失灵。例如：3,3,1,2,53,3,1,2,53,3,1,2,5代表了Ki(K1=3,K2=3⋯)K_i(K_1=

glancelike·2023-01-18 14:24

深度优先搜索dfs剪枝例题讲解

引爆炸弹在一个n×m的方格地图上，某些方格上放置着炸弹。手动引爆一个炸弹以后，炸弹会把炸弹所在的行和列上的所有炸弹引爆，被引爆的炸弹又能引爆其他炸弹，这样连锁下去。现在为了引爆地图上的所有炸弹，需要手动引爆其中一些炸弹，为了把危险程度降到最低，请算出最少手动引爆多少个炸弹可以把地图上的所有炸弹引爆。数据范围：1≤n,m≤1000；这问题其实与连通块类似。我们把可以互相引爆的炸弹放到同一个集合中，那

Alice-柯·2023-01-18 14:53

acwing165.小猫爬山（dfs剪枝优化搜索顺序）

翰翰和达达饲养了N只小猫，这天，小猫们要去爬山。经历了千辛万苦，小猫们终于爬上了山顶，但是疲倦的它们再也不想徒步走下山了（呜咕>_#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=18+5;intcarry[N];//car辆车中每辆车的当前承载量intn,w;vectorcat_weight;//n只小猫的重量intans=0x3f3f3f3

Brightess·2023-01-18 14:53

DFS剪枝

目录一、前言二、剪枝1、概念2、类别三、例题1、剪格子（lanqiaoOJ题号211）2、路径之谜（2016年决赛，lanqiaoOJ题号89）3、四阶幻方（2015年决赛，lanqiaoOJ题号689

吕同学的头发不能秃·2023-01-18 14:23

决策树分类方法

何时终止抵达叶节点，符合剪枝策略时

likeGhee·2023-01-18 14:44

金融业信贷风控算法7-分类场景之决策树和随机森林

.决策树的构造2.1决策树的构造：分而治之（divideandconquer）2.2信息增益（InformationGain）2.3信息增益率2.4基尼指数2.5示例2.6连续变量的处理三.防止拟合：剪枝的艺术四

只是甲·2023-01-18 13:06

挑战30天降级消费（5）

浇花剪枝看书，一上午过去了。朋友圈又推送我最喜欢的一个服装品牌在打折，看看样式都是我喜欢的风格，但是想一想，柜子里同样类似的也都有存

大宝妈·2023-01-17 22:17

统计学习方法读书笔记第五章：决策树

统计学习方法读书笔记第五章：决策树决策树决策树模型与学习特征选择决策树的生成决策树的剪枝CART算法CART剪枝决策树决策树是一种基本的分类与回归方法。

LYPG·2023-01-17 12:48

《机器学习方法（第三版）—— 李航》学习笔记（三）

目录五、第五章决策树1、决策树模型与学习决策树决策树与条件概率分布决策树学习2、特征选择信息增益3、决策树生成ID3算法4、决策树的剪枝CART算法五、第五章决策树决策树是一种基本的分类与回归方法。

HitStuHan·2023-01-16 08:59

机器学习实验二

目录一.算法原理二.基本步骤三.量化纯度四.剪枝处理五.连续值处理一、算法原理二、基本步骤三、量化纯度四、剪枝处理剪枝，是为了防止过拟合。有预剪枝和后剪枝两种方法。

ZTtttong·2023-01-15 13:26

分类问题学习笔记-决策树

文章目录决策树案例:原理：基于信息论的三种决策树算法：1、ID3算法**信息熵:****案例：**ID3算法的不足2、C4.5算法3、CART算法优点：缺点：关于剪枝：python鸢尾花案例：决策树案例

带问号的小朋友·2023-01-15 08:32

基于阿尔法贝塔剪枝算法的五子棋_隔三岔五聊算法之极小极大算法

这是一个全新的系列--隔三岔五聊算法。这个系列充满不确定性，什么时间更新全靠自己的心情，今天的文章也有能是最后一篇，内容方面会用通俗易懂的方式聊一下自己学过的算法。最近学校的课程设计自己做了个五子棋的游戏，今天就聊一聊五子棋游戏中用到的极小极大算法(TheMinimaxAlgorithm)。具体介绍Minimax算法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

铁帅·2023-01-15 07:09

五子棋ai：极大极小搜索和α-β剪枝算法的思想和实现(qt和c++)（二）贪心算法和评估函数

我查找了大量的网上资料，结合自己编程实践，走了很多弯路，总结了一些关于五子棋ai的经验以供大家参考借鉴。一、贪心算法（相当于ai只思考一步的情况）对于五子棋ai，大部分人想到的是做一个评估函数。这里的评估函数网上大概有两种，但是很多人会弄混淆。第一种我称为K函数（只是一个代号，与第二种相区别），是对一个可走的空位子进行打分，如果ai白子落在这个空位置的分数越高，说明这个位置就越好，每次ai走棋就找

livingsu·2023-01-15 07:38

C++实现的基于αβ剪枝算法五子棋设计

download.csdn.net/download/sheziqiong/85883881资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85883881基于αβ剪枝算法的五子棋五子棋介绍简介

biyezuopinvip·2023-01-15 07:08

决策树基于python实现ID3,C4.5,CART算法

信息熵信息增益（应用于ID3算法）信息增益率（在C4.5算法中使用）基尼指数（被用于CART算法）实验准备数据集算法大体流程实验代码训练集数据读入信息熵代码算法流程结构（ID3和C4.5部分）CART算法可视化剪枝实验环境

大鸟仙童·2023-01-14 18:49

Uplift 经典模型介绍

)1.2单模型(SingleModel,S-Learner)1.3X-Learner模型2.Uplift树模型2.1CTS算法2.2因果森林2.3广义随机森林(GRF)2.4正交随机森林(ORF)3.剪枝方法

湖南大学研究生-杜敏·2023-01-14 09:54

ResNet 调制识别+Network 剪枝

基于ResNet的调制方式识别，并应用网络剪枝技术给模型瘦身的Keras实现。

LegendNeverDied-24·2023-01-14 08:22

LOJ#2542 随机游走

注意DFS的时候可以剪枝，遇到x∈t就返回，否则T飞.....1

普通网友·2023-01-13 21:43

决策树算法

内容概览决策树原理一、基本思想二、熵和Gini系数三、ID3决策树3.1划分标准3.2具体操作四、C4.5决策树4.1划分标准4.2剪枝策略五、CART决策树5.1划分标准5.2损失函数5.3剪枝策略决策树原理一

ciaowzq·2023-01-13 10:56

【LeetCode】22. 括号生成 (JavaScript)

示例1：输入：n=3输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]示例2：输入：n=1输出：["()"]题解方法一：dfs深度优先遍历剪枝，排除不符合条件的分支

xsm_101·2023-01-12 14:55

【周志华机器学习】十五、规则学习

文章目录参考资料1.基本概念2.序贯覆盖2.1产生规则的方式3.剪枝优化3.1REP3.2IREP4.一阶规则学习4.1FOIL5.归纳逻辑程序设计5.1最小一般泛化5.2逆归结参考资料Machine-learning-learning-notesLeeML-NotesML-NLP

CHH3213·2023-01-12 10:48

机器学习（周志华）第十五章规则学习

关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记记录学习过程本博客记录Chapter15文章目录1基本概念2序贯覆盖3剪枝优化1基本概念一条规则形如：⊕←f1∧f2∧⋯∧fL\oplus\leftarrow

YJY131248·2023-01-12 10:40

机器学习第15章-规则学习

无规则法序贯覆盖生成规则过程中去除当前规则所能覆盖的数据生成方式自顶向下，generatethentest，specialization特化，规则逐渐变长自顶向上，data-drive，generalization泛化，规则逐渐变短剪枝优化可以参

woshiwu6666·2023-01-12 10:09

模型剪枝的笔记

近年来深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、搜索推荐广告等各种领域，不断刷新传统模型性能，并得到了广泛应用。随着移动端设备计算能力的不断提升，移动端AI落地也成为了可能。相比于服务端，移动端模型的优势有：减轻服务端计算压力，并利用云端一体化实现负载均衡。特别是在双11等大促场景，服务端需要部署很多高性能机器，才能应对用户流量洪峰。平时用户访问又没那么集中，存在巨大的流量不均衡问题。直接将模型部署

FergusJ·2023-01-12 09:18

yolov5s模型剪枝详细过程(v6.0)

本文参考github上大神的开源剪枝项目进行学习与分享，具体链接放在文后，希望与大家多多交流！

银嘉诚·2023-01-12 09:17

Python数据分析与机器学习实战＜八＞决策树、随机森林

决策树构造实例信息增益率ID3（信息增益）缺点C4.5（信息增益率）CART(使用GINI系数来做衡量标准)决策树的剪枝策略对连续值剪枝策略为什么剪枝？

-小透明-·2023-01-12 06:41

利用Tensorlfow model optimization tool进行网络剪枝遇到不支持的层

问题描述：使用TensorFlowModelOptimization0.6.0对自己的网络进行剪枝的时候，遇到官方暂时不支持的层ValueError:PleaseinitializePrunewithasupportedlayer.LayersshouldeitherbesupportedbythePruneRegistry

Ben出没冇注意·2023-01-11 20:22

决策树（判断谁会电脑游戏）

文章目录原理概述衡量标准——熵决策树构造实例决策树剪枝策略代码原理概述树模型决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策）所有数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归。

qq_40938646·2023-01-10 18:48

1.决策树实例：泰坦尼克号幸存者的预测

决策树文章目录决策树1.概述1.1决策树是如何工作的2DecisionTreeClassififier与红酒数据集2.1重要参数2.1.1criterion2.1.2random_state&splitter2.1.3剪枝参数

圣骑士不该来鹊桥·2023-01-10 16:31

论文解读《Channel pruning based on convolutional neural network sensitivity》

Channelpruningbasedonconvolutionalneuralnetworksensitivity论文地址：DOI：10.1016/j.neucom.2022.07.051发表时间：2022/7,Neurocomputing摘要剪枝是一种有效的减少深度卷积神经网络

谁来管毕设·2023-01-10 14:23

AI作业ch5

2.在上题的博弈树中，用剪枝过程需要检查哪些节点？

JamSlade·2023-01-10 12:19

论文复现：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

论文核心论文提出了一种结构化剪枝策略，剪枝对象为channel，对channel重要性的评价标准使用的是BatchNormalization层中的缩放因子，这不会给网络带来额外的开销。

Robohaha·2023-01-10 11:05

论文理解记录：Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration

论文核心论文剪枝对象是卷积核，与其他论文不同点在于作者思考了norm-wise作为卷积核重要性判断的弊端，并提出了FPGM算法，该算法先计算出所有卷积核的几何中心（作者把卷积核当作多维空间中的点），然后找到距离几何中心近的卷积核

Robohaha·2023-01-10 11:05

《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》阅读笔记

作者认为该模型中权重的大小表征了其重要程度PruneConnection:将初始模型中那些低于某个阈值的的权重参数置成0（即所谓剪枝）Re-Train:重新训练，以期

tang-0203·2023-01-10 11:05

模型剪枝一：Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks

jack-willturner/DeepCompression-PyTorchhttps://github.com/Guoning-Chen/SimplePruning-PyTorch1核心思想本文给出了一个模型剪枝的处理思路

cdknight_happy·2023-01-10 11:34

《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》论文笔记

为了解决该问题，便需要对模型进行剪枝。在本文中按照网络量级的排序，使得通过只学习重要的网络连接在不影响精度的情况下减少存储与计算量。

m_buddy·2023-01-10 11:34

论文复现：Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks

论文核心论文提出了非结构化剪枝策略，针对卷积层权重进行剪枝，并提出了著名的三步走剪枝策略。

Robohaha·2023-01-10 11:04

网络模型剪枝-论文阅读《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》

这是2015年NIPS的一篇经典的剪枝文章，由韩松大神所作，由于年代比较久远，所以就大概说一下它的重点内容，以便给模型剪枝有个初始印象。

AManFromEarth·2023-01-10 11:04

论文理解记录：The Lottery Ticket Hypothesis

论文核心传统非结构化剪枝虽然较大幅度减少了模型参数量，但是由于非结构化的原因导致网络稀疏化，因此很难对剪枝后的模型进行训练。这是非结构化剪枝相对于结构化剪枝不被看好的原因之一。