α-β剪枝第34页

基于博弈树的五子棋 AI 算法及其 C++ 实现

基于博弈树的五子棋AI算法及其C++实现摘要一五子棋的游戏规则二五子棋对弈的算法描述2.1博弈树搜索算法2.2α─β剪枝2.3估价函数三五子棋对弈的算法实现3.1Node类3.1.1成员变量3.1.2成员函数

BigFatFatBrown·2023-01-04 00:00

NNI speedup_model()代码笔记

模型压缩流程：1.模型prune2.模型speedup模型prune不多介绍，模型speedup就是根据掩码修改模型的结构，比如说通道剪枝，第N层的输出通道数由10降到了5，那么第N+1层的输入通道数是不是要变成

Coding-Prince·2023-01-03 19:55

深度学习初级课程 3.随机梯度下降法

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在前两节课中，我们学习了如何从密集的层堆中构建完全连接的网络

cndrip·2023-01-03 11:15

深度学习初级教程 2.深度神经网络

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在这节课中，我们将看到我们如何构建能够学习复杂关系的神经网络

cndrip·2023-01-03 08:52

寒假集训计划（线下）

八数码（申振强）并查集，线段树（贾冕）LCS，DP（原野）图论:DFS&BFS（龙霄）图论:拓扑排序，关键路径（许明军）图论：单源/多源最短路（张璞凡）2-SAT，最大流，最小生成树（孙国星）尺取，倍增，剪枝等优化技巧

ACM@NCWU·2023-01-03 08:21

机器学习第五章之决策树模型

模型预测及评估5.2.3决策树模型可视化呈现及决策树要点理解5.3参数调优-K折交叉验证&GridSearch网格搜索5.3.1K折交叉验证5.3.2GridSearch网格搜索（参数调优）5.3.3决策树的前剪枝与

王宇韬·2023-01-02 11:08

RLChina2022-强化学习暑期课程-博弈搜索算法

中科院自动化林舒老师RLChina2022-强化学习暑期课程-博弈搜索算法学习笔记序列决策问题定义与模型序列决策问题示例：推箱子游戏通用求解算法：搜索搜索分类盲目搜索1.深度优先搜索-DFS算法思想优化思路剪枝其他优化

修行僧yicen·2023-01-01 20:28

决策树python实现及常见问题总结

一、概述决策树是一种基于树结构，使用层层推理来解决分类（回归）问题的算法决策树由下面几种元素构成：决策树模型的三个步骤特征选择决策树生成决策树剪枝二、特征选择根据特征选择不同方法有三种经典的决策树算法：

vinojie·2023-01-01 15:52

决策树算法（转载）

算法导入1.2决策树定义1.3决策树发展1.4结构1.5从树到规则2.决策树的构建2.1基本原理2.2特征选择2.3实例分析--ID32.4增益率--C4.5算法2.5基尼指数--CART算法3.决策树剪枝

xaut0420·2023-01-01 08:51

降低神经网络模型复杂度的方法总结

二、网络模型压缩方法主要分为两种：前端压缩和后端压缩前端压缩：是指不改变网络结构的压缩技术，如知识蒸馏，紧凑模型设计，滤波器层面的剪枝后端压缩：尽可能的减少模型的大小。未加限制的剪枝，参数量化以及二值

CVplayer111·2022-12-31 09:19

NLP预训练模型6 -- 模型轻量化（ALBERT、Q8BERT、DistillBERT、TinyBERT等）

压缩和加速在算法层面，大体分为结构设计、量化、剪枝、蒸馏等。本文从这四个方面分析怎么实现BERT轻量化，从而实现BERT模型压缩和加速。

anshiquanshu·2022-12-31 09:09

leetcode刷题记录---2019.9.8 动态规划最长回文子串，回溯dfs排列组合,前中序建树,字符串转整数（stringstream）,蓄水池最大面积双指针，三数之和三指针定一动前后

并不是传的指针字符串转化成整数，用到了stringstream，对类型进行转换，也处理了溢出盛最多水的容器，用到了双指针，指向的值较小的那个指针向较大的指针移动三数之和，采用三指针的做法，排序，固定一个，剪枝

pku_yw·2022-12-31 02:59

人工智能决策树大作业

人工智能技术:机器学习之决策树大作业以西瓜集2.0为建模数据，采用交叉验证方法进行数据训练集和验证集的划分，实现决策树“预剪枝”算法，要求:尽可能充分利用有限的西瓜集2.0数据所提供信息，建立泛化能力强的决策树模型

Zrone10·2022-12-30 19:01

神经网络训练之“train from scratch“ 和 “Finetune“ 和 “Pretrained“

神经网络训练之"trainfromscratch"和“Finetune”和“Pretrained”trainfromscratch在解释trainfromscratch(有说简称为TFS)，即从头训练前，先说一下剪枝中的

orDream·2022-12-30 14:47

四平方和【暴力但是剪枝】

暴力但是剪枝+注意组合数因为是组合情况，所以从下一层的for应要从上一层的起始开始。

剑轩~·2022-12-30 03:15

leetcode47：全排列II(JAVA)：回溯+剪枝

（也就是剪枝）具体代码classSolution{publicList>permuteUnique(int[]nums){List>res=newArrayListpath=newArrayListpath

wmtmw·2022-12-30 01:13

leetcode第47题python版全排列II回溯+剪枝

defpermuteUnique(self,nums:List[int])->List[List[int]]:#思路：回溯+剪枝#1.初始化及特殊处理ifnotnums:return[]count=len

ICPunk·2022-12-30 01:43

leetcode 47 全排列II--回溯+剪枝

给定一个可包含重复数字的序列nums，按任意顺序返回所有不重复的全排列。示例1：输入：nums=[1,1,2]输出：[[1,1,2],[1,2,1],[2,1,1]]示例2：输入：nums=[1,2,3]输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]提示：10&&nums[i]==nums[i-1]&&!vis[i-1])){continu

伟伟伟伟~·2022-12-30 01:11

leetcode 47. 全排列 II 中等回溯

与原序列回溯相比，必定会多一个判定条件用于剪枝，而且这个判定条件一定是用于判定是否重复的，如何思考呢。

TonyPaPa·2022-12-30 01:41

全排列II（回溯3+剪枝）python

参考的这个链接：https://mp.weixin.qq.com/s/trILKSiN9EoS58pXmvUtUQhttps://www.cxyxiaowu.com/2946.html第一个是基础，第二个是本题题解基于全排列题的修改（第二个链接的关键）一点理解：在使用辅助数组used判断每个数字是否被访问过时，需注意以下方面：在一个路径还未遍历完成之前，对访问过的数设置True，这样在下次遍历的时

circle_yy·2022-12-30 00:36

回溯+剪枝+去重 LeetCode : 39组合总和；LeetCode 40组合总和II； LeetCode 46 全排列；LeetCode 47全排列 II

数组取元素搞排列：递归、回溯、剪枝想象一棵树，树中不同层次、不同节点即代表了当前选择的不同状态。dfs遍历该树，根据题目条件进行剪枝回溯，找出所有满足结果即可。

tbabm_·2022-12-30 00:06

回溯、剪枝-LeetCode47. 全排列 II

1、题目描述https://leetcode-cn.com/problems/permutations-ii/给定一个可包含重复数字的序列，返回所有不重复的全排列。2、代码详解相关题：回溯-LeetCode46.全排列（不重复的数字）https://blog.csdn.net/IOT_victor/article/details/107072205加入nums[i]==nums[i-1]判断num

NLP_victor·2022-12-30 00:03

LeetCode:41 全排列II 标签：回溯，数组（使用回溯+剪枝）

//所有结果存储vector>result;//路径记录vectorpath;classSolution{public:vector>permuteUnique(vector&nums){//清空结果集result.clear();intlen=nums.size();backtrucking(nums,len,path);returnresult;}voidbacktrucking(vector

MOXI33441·2022-12-30 00:30

【数据挖掘】

判断哪些可以剪枝。（★★★★★）有监督学习和无监督学习有监督学习指的是，通

TM 2.0·2022-12-29 17:53

机器学习算法——决策树(ID3、C4.5和CART算法总结)

2、剪枝原理，即给决策树瘦身，把对分类效果促进不明显的节点取掉的过程，分为前剪枝和后剪枝两种。前剪枝，即在构造决策树

暮雨潇潇_·2022-12-29 15:04

决策树ID3，C4.5，CART算法及实现

文章目录一.决策树1.画法2.决策树的剪枝3.挑西瓜决策树3.1利用信息增益选择最优划分属性3.2python代码实现二.sk-learn库对西瓜数据集，分别进行ID3、C4.5和CART的算法代码实现

机智的橙子·2022-12-29 15:03

传统机器学习

列1列2机器学习方法模型评估与选择性能度量、偏差与方差线性模型线性回归、逻辑回归决策树信息增益、剪枝、C4.5神经网络SVM对偶问题、核方法贝叶斯分类器极大似然估计、EM算法集成学习boosting、bagging

Alchemist Notes·2022-12-29 12:43

学习笔记——神经网络压缩

文章目录一、NetworkPruning——网络剪枝二、KnowledgeDistillation——知识蒸馏三、ParameterQuantization——参数量化四、ArchitectureDesign

Clichong·2022-12-29 12:42

模型剪枝简介

LargerModel=>MoreMemoryReferences=>MoreEnergy剪枝（pruning）是一

datamonday·2022-12-29 12:41

YOLOv5的Tricks | 【Trick9】模型剪枝处理与Pytorch实现的剪枝策略

文章目录1.Yolov5代码实现2.模型剪枝介绍2.1剪枝方法简介2.2剪枝合理性解释3.Pytorch剪枝策略3.1局部剪枝3.2迭代剪枝3.3全局剪枝3.4自定义剪枝4.Pytorch剪枝测试4.1

Clichong·2022-12-29 12:10

谣言检测基本知识

文章目录前言一、谣言的定义二、谣言的分类三、谣言传播公式1、网络剪枝（NetworkPruning）2、知识蒸馏（KnowledgeDistillation）3、参数量化（ParameterQuantization

江_小_白·2022-12-29 03:51

【leetcode 16】三数之和

若想达到比较好的时间复杂度，这里的剪枝是必需的。

Salmon_lee·2022-12-28 16:29

决策树、理解信息熵、信息增益(ID3)、增益率(C4.5)、基尼指数(CART)、预剪枝、后剪枝、多变量决策树

决策树、理解信息熵、信息增益(ID3)、增益率(C4.5)、基尼指数(CART)、预剪枝、后剪枝、多变量决策树（一）基本流程决策树(decisiontree)：一般的,一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点

謙卑·2022-12-28 07:47

决策树（信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数、剪枝）

文章目录一、概述二、信息熵三、信息增益四、信息增益率五、基尼值和基尼指数六、剪枝6.1预剪枝6.2后剪枝决策树（信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数、剪枝）一、概述决策树(decisiontree

一只黑猩猩·2022-12-28 07:16

0-1背包限界剪枝（C语言）

0-1背包限界问题是算法学习中很经典的一个问题，也包含了许多算法的思想，其中的剪枝思想也非常重要，把0-1背包限界问题剪枝，将得到更加高效的算法——0-1背包限界剪枝算法。

I’m not 程序圆·2022-12-28 02:43

回溯法 01背包问题剪枝

背包问题涉及的是子集树，层数即物品的数量，每个物品有选和不选两种选择，即每个节点有左子树（选）和右子树（不选）而恰当的剪枝函数体现在对待右子树上，因为右子树至少是不选1个了，因此很有可能出现以下情况：剩下的所有物品价值加起来还没有目前为止的

normol·2022-12-28 02:43

0-1背包问题解法(动态规划、分支限界法(回溯法、剪枝法)、贪心算法)

本文主要讲解0-1背包问题的三种解法：动态规划分支限界法(回溯法、剪枝法)贪心算法什么是0-1背包问题：给定n个重量为w1,w2,w3…wn，其价值为v1，v2，v3…vn的物品和容量为C的背包，求这个物品中一个最有价值的子集

New俊·2022-12-28 02:12

0-1背包（回溯法剪枝版）

#include#definen3intmaxvalue=0,tot=0;intw[n]={16,15,15},v[n]={45,25,25},c=30;inttempweight=0,tempvalue=0;voiddfs(intt){if(t==n){if(tempvalue>maxvalue&&tempweightmaxvalue){tempvalue+=v[t];tempweight+=w

七月初七小柠七·2022-12-28 02:09

0-1背包问题——暴力搜索，回溯法和剪枝限界

刷题笔记动态规划0-1背包问题回溯法和剪枝限界动态规划0-1背包问题回溯法和剪枝限界运用回溯法解题通常包含以下三个步骤：1、针对所给问题，定义问题的解空间；2、确定易于搜索的解空间树；3、以深度优先的方式搜索解空间树

不会code的菜鸟·2022-12-28 02:37

背包限界剪枝

#include#include#includeconstintN=30;//全局变量，物品数量constintbag=N;//全局变量，背包承重量intmax_value=0;//全局变量，记录能获得的最大价值intcount=0;//全局变量，用于记录到达叶节点的次数inta[N],v[N],w[N],r[N+1];//全局变量，分别保存0-1方案，物品价值，物品重量，剩余总价值intback

xinan1DuYuhao·2022-12-28 02:06

Pytorch基础训练库Pytorch-Base-Trainer(支持模型剪枝分布式训练)

Pytorch基础训练库Pytorch-Base-Trainer(支持模型剪枝分布式训练)目录Pytorch基础训练库Pytorch-Base-Trainer(PBT)(支持分布式训练)1.Introduction2

AI吃大瓜·2022-12-27 23:34

R语言与网站分析第7章分类指…

这是前剪枝（preprune）的实施方式。后剪枝（postp

houjing1990·2022-12-27 20:26

人工智能知识点总结四

人工智能知识点总结四AdversarialSearch1.本章所含词汇归纳整理Words翻译Words翻译Adversarial敌对的Zero-SumGames0和博弈Pruning剪枝evaluationfunction

海盐_焦糖·2022-12-27 19:43

论文解读《Structured Pruning for Deep Neural Networks with Adaptive Pruning Rate Derivation Based on Con》

StructuredPruningforDeepNeuralNetworkswithAdaptivePruningRateDerivationBasedonConnectionSensitivityandLossFunction基于连接敏感性和损失函数的能够自适应推导剪枝率的深度神经网络结构化剪枝论文地址

qq_46031969·2022-12-27 10:36

决策树介绍及常用算法

决策树作为最基础、最常见的有监督学习模型，常用来做语分类问题、回归问题决策树算法3要素：特征选择、决策树生成、决策树剪枝决策树生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高、不确定性更小的子集的过程对于当前数据集

dudu妈·2022-12-26 14:06

卷积神经网络压缩方法

目录1.低秩近似2.剪枝与稀疏约束3.参数量化4.二值化网络4.1，二值网络的梯度下降4.2，两个问题4.3，二值连接算法改进4.4，二值网络设计注意事项5.知识蒸馏6.浅层/轻量网络参考资料在一定程度上

allein_STR·2022-12-26 08:31

《机器学习》及实战三、决策树理论及实战

blog.csdn.net/tian121381/category_9748511.html资料下载，提取码：9k59目录一、前言二、决策树的理论知识1什么叫决策树2决策树中的划分选择1).信息增益2).增益率3剪枝处理

Yuuuuu丶Tian·2022-12-26 08:30

机器学习笔记-决策树

机器学习笔记-决策树决策树分类原理信息增益公式信息增益率基尼系数总结cart剪枝-SCI特征提取API字典特征提取API文本特征提取API英文文本中文文本Tf-idf回归决策树API决策树分类原理信息增益公式例子

林大帅6688·2022-12-26 04:21

训练集、测试集、验证集

将数据分成训练集、验证集、测试集1、决策树模型，选定初始预剪枝的参数值，用训练集训练，生成模型；改变预剪枝参数值若干次，用训练集训练，生成若干模型，用验证集检验正确率，确定最优的预剪枝参数值；2、多项式回归

WenbinYao&YouweiHu·2022-12-25 23:06

day29【代码随想录】回溯之组合总和、组合总和||

文章目录前言一、组合总和（力扣39）剪枝优化二、组合总和II（力扣40）前言1、组合总和2、组合总和||一、组合总和（力扣39）给你一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target

Bwy_1004·2022-12-25 19:03

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