CNN剪枝第38页

搜索 C. Tic-tac-toe

剪枝：如果当前字符串已经被搜索过，则直接跳过去。代码实现：voidsolve(){arrayst;cin>>st[0]>>st[1]>>st[2];arrayph;ph[0]="..."

golemon.·2023-11-26 09:40

秃头的少女·2023-11-26 09:28

人工智能-注意力机制之Transformer

Transformer比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。

白云如幻·2023-11-26 09:42

Co-DETR:DETRs与协同混合分配训练代码学习笔记

这种新的训练方案通过训练ATSS和FasterRCNN等一对多标签分配监督下的多个并行辅助头部，可以很容易地提高编码器在端到端检测器中的学习能力。此外，作者通过从这些辅助头部提取正坐标来进行额外的

athrunsunny·2023-11-26 07:52

(二)Faster-RCNN--NIPS2015论文解读

FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks更快的R-CNN：利用区域提案网络实现实时目标检测摘要最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设对象位置

灯会_hust·2023-11-26 05:00

pkl文件的简介（Python中的Pickle）

文章目录Pickle模块简介Pickle模块的使用最近从Github上下载了一个预训练好的Faster-RCNN模型用于科研任务，突然对该文件的格式，.pkl文件产生了一丝疑惑，便去特意了解了一下该格式的文件的含义

北岛寒沫·2023-11-26 05:14

代码随想录算法训练营第30天|回溯总结 332. 重新安排行程

回溯法就是暴力搜索，并不是什么高效的算法，最多再剪枝一下。

Catherinemin·2023-11-26 04:17

【论文翻译】A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects

原文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.02806.pdf摘要卷积神经网络(CNN)是深度学习领域最重要的网络之一。

虎克船长AL·2023-11-26 03:09

LSTM+CNN实现时间序列预测(负荷预测)

文章目录LSTM+CNN实现时间序列预测(PyTorch版)基于PyTorch搭建LSTM+CNN模型实现风速时间序列预测配置类时序数据集的制作数据归一化数据集加载器搭建LSTM+CNN模型定义模型、损失函数

安替-AnTi·2023-11-26 03:31

【读点论文】FMViT: A multiple-frequency mixing Vision Transformer-期待源码

然而，由于自关注的时间和内存复杂度是二次的，并且与输入token的数量成正比，大多数现有的(Visiontransformer,vit)在实际工业部署场景中难以实现高效的性能，例如传统cnn所具有的TensorRT

羞儿·2023-11-26 02:12

机器学习之CART4决策树（classification and regression tree） 2018-05-04

注意：后面补充ID3树步骤：生成决策树-剪枝-选择最优树regressiontree（continues）classificationdeviation=2E（entropy）GINIindex

开子的私家地·2023-11-26 01:06

使用matlab深度学习工具箱实现CNN卷积神经网络训练仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音

我爱C编程·2023-11-26 01:21

算法很美笔记 7.深入递归,深搜,回溯,剪枝等

7.深入递归,深搜,回溯,剪枝等"逐步生成结果”类问题之数值型自下而上的递归(递推,数学归纳,动态规划)解决简单情况下的问题推广到稍复杂情况下的问题.如果递推次数很明确,用迭代如果有封闭形式,可以直接求解题

xcsxchen·2023-11-25 23:00

递归与回溯5：剪枝优化

我们说过，回溯法虽然是暴力搜索，但也有时候可以有点剪枝优化一下的，主要就是去掉那些不必要的递归，从而提高执行效率。例如假如有五个男孩子都和一个女生说要厮守终生。

纵横千里，捭阖四方·2023-11-25 23:00

二叉树中的深搜之二叉树的所有路径

简化很多流程；这道题目，要返回根结点到叶子节点的多条路径，此处就考虑用全局变量来存储每一条路径；2.回溯，基本上深度搜索就会涉及到回溯，而对于回溯，就要联想到"恢复现场";从这道题的角度出发，理解恢复现场：3.剪枝

PlLI-·2023-11-25 23:59

【蓝桥杯】算法很美 ----7 深搜+递归+回溯剪枝

https://blog.csdn.net/xcsxchen/article/details/1048561781.1逐步生成结果类问题之数值解cc9.1上楼梯cc9.2机器人走方格cc9.8硬币表示cc9.1自上而下取看，更直观，直接写出递推公式分析：一层：1种（1）两层：2种（1+1,2）三层：4种（1+1+1,1+2,2+1,3）四层：先走一层，还剩三层：4先走两层，还剩两层：2先走三层，还

梦呓abcd·2023-11-25 23:28

求一个数组的排列组合结果（递归剪枝）

递归剪枝求解给定一个数组求它的数字组合问题1.给出集合[1,2,3,4]，它的大小为2（就是k）子集有[[1,2],[1,3],[1,4],[2,3],[2,4],[3,4]]。

秋山澪与折木奉太郎的爱·2023-11-25 23:28

算法竞赛入门——递归剪枝

n/2枚举n/2到1个各有几种排序求和即为答案例如样例中的6,我们只需要知道以3为起始能有几种组合分别为3,13,加上2为起始2,12,与1那么我们可以知道6为f(1)+f(2)+f(3).解法1:未剪枝递归

ThXe·2023-11-25 23:26

7.2逐步生成结果类问题之非数值型 ---- 第7章深入递归（深搜，回溯，剪枝等）----求合法括号、子集、全排列

例1合法括号方法一：递归importjava.util.HashSet;importjava.util.Scanner;importjava.util.Set;publicclassMain{/**Set集合去重复。注意：集合是引用类型！！不能用等号赋值！！**/publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in);i

C.&H.·2023-11-25 23:56

二叉树剪枝【递归】

题目描述给你二叉树的根结点root，此外树的每个结点的值要么是0，要么是1。返回移除了所有不包含1的子树的原二叉树。节点node的子树为node本身加上所有node的后代。输入与输出输入：root=[1,null,0,0,1]输出：[1,null,0,null,1]提示树中节点的数目在范围[1,200]内Node.val为0或1思路只有当当前节点为0，且左右子树为空时，才能被删除。于是我们可以用递

星空皓月·2023-11-25 23:55

斐波那契数列（递归剪枝优化）

描述要求输出斐波那契数列第n（1≤n≤64）项。斐波那契的第i项总是等于它的前面两项之和，约定第一项为0，第二项为1，如下所示：0,1，1，2，3，5，8，13，21，34……格式输入格式一个正整数n，表示第n项输出格式一个正整数，第n项的值样例输入样例5输出样例3代码#include#includeinta[1007]={0};intfbn(intn){if(n==1)return0;elsei

半零落·2023-11-25 23:25

斐波那契备忘录[递归，剪枝]

斐波那契备忘录自顶向下functionname(params){letmemo=[]if(params=2){memo.splice(0,2,1,1)}functionf(v){if(!memo[v]){memo[v]=f(v-1)+f(v-2)}returnmemo[v]}f(params)returnmemo[params]}//循环方式使用动态规划的话那就是自底向上

Is Anonymous·2023-11-25 23:53

递归的剪枝逻辑

1.计算数n的斐波那契数列(应用到剪枝逻辑)0，1，1，2，3，5，8.........剪枝逻辑：应用到map集合，将每次求出的fib值都存储在map集合中，在递归需要使用到当前fib值时，先判断若map

林纾y·2023-11-25 23:21

深搜+回溯+广搜小结

优化1、可行性剪枝和最优性剪枝2、记忆化搜索3、减少重复搜索问题练习P1451求细胞数量深搜的入门题，

绿毛水怪12138·2023-11-25 23:20

回溯+剪枝算法（详细原理+代码推理过程）

理解顺序：枚举法-->递归/回溯法-->剪枝（算法思想通用所有语言，这里采用主要Java书写）枚举法：将问题的所有可能的答案一一列举，然后根据条件判断此答案是否合适，合适就保留，不合适就丢弃。

CodeYello·2023-11-25 23:20

括号生成——递归+剪枝

描述数字n代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。示例1：输入：n=3输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]示例2：输入：n=1输出：["()"]分析看到所有组合，首先想到递归来解决，每次递归都尝试添加左括号，然后添加右括号，当左括号大于0的时候可以继续分支，退出的条件是左右括号都相等且都为0，需要

一只懒惰的小虫子·2023-11-25 23:17

【算法系列】时间复杂度、深搜(连通性、剪枝)、宽搜、Flood Fill、图论

1.3DFS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1.4DFS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)1.5DFS剪枝

For 丶I Forever·2023-11-25 23:16

深搜&回溯&剪枝-全排列

LCR083.全排列-力扣（LeetCode）根据题意，要根据给定的整数数组，穷举出所有可能的排列，从直观的角度上来看，可以使用多层for循环来解决，但如果是数组长度太大的时候，这种方式不太合适。对于此类问题，要先画出决策图，例如对于数组[1,2,3]而言：全局变量：使用全局变量会让方法调用时的参数更加简单；1.使用全局变量List数组来存每一个符合要求的排列；2.使用全局变量List来暂存每一次

PlLI-·2023-11-25 23:15

递归&回溯&剪枝-子集

2.考虑全局变量的使用：使用全局变量List>ret来存子集；使用全局变量Listpath来存递归过程中的值；3.关注递归本身，回溯，剪枝，递归出口：1.递归本身：使用方法dfs(nums，i)，nums

PlLI-·2023-11-25 23:15

【剪枝】torch-pruning的基本使用

TowardsAnyStructuralPruning工程：https://github.com/VainF/Torch-Pruning算法和库的使用介绍：CVPR2023|DepGraph通用结构化剪枝

magic_ll·2023-11-25 23:43

贴吧发帖引流技巧，百度贴吧怎么发帖不删

想必问这个问题的大部分都是用贴吧来做引流的，做贴吧引流自然就少不了需要贴吧账号咯，先和大家推荐一家卖贴吧账号的商家www.xtyinliu.cnn这个就是网址复制在浏览器去打开，或者也可以加文章开头提到的

九千营销·2023-11-25 23:59

递归剪枝题

期中考终于考完了，整道题奖励下自己我一北大同学问我的，说他递归超时了，叫我想一个办法后面他说他加了个剪枝就过了，然后我自己尝试了一个方法：就是先把城市按1到n排列，然后考虑互换，如果互换后更便宜就换这样下去的排列一直最优化进行最后不能最优的时候就

Fool256353·2023-11-25 23:42

深度学习图像分类算法研究与实现 - 卷积神经网络图像分类计算机竞赛

文章目录0前言1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder

Mr.D学长·2023-11-25 19:57

论文及代码详解——可变形卷积（DCNv2）

文章目录论文详解StackingMoreDeformableConvLayersModulatedDeformableModulesR-CNNFeatureMimicking代码详解DCNv2是在DCNv1

zyw2002·2023-11-25 19:49

论文阅读-可变形卷积网络：Deformable Convolutional Networks

该论文提出两个新的模块来增强CNNs的这种建模能力，称为deformableconvolutionanddeformableRoIpooling，两个模块的基本思想采样时增加额外的参数offets并学习这种偏移

不会算命的赵半仙·2023-11-25 19:41

卷积神经网络(CNN)介绍04-激活函数

激活函数为什么要用激活函数？如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。常用的激活函数Sigmoid：用于二分类神经网络输出sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可

林夕雨小月·2023-11-25 18:14

Faster RCNN提取图片中的object feature

第一次使用FasterRCNN，尝试使用开源的代码来实现objectfeatureextraction。

沙漠之狐MSFollower·2023-11-25 14:54

【LLM_04】自然语言处理基础_2

一、神经网络1、循环神经网络（RNN）2、门控循环单元（GRU）3、长短期记忆网络（LSTM）4、双向RNN5、卷积神经网络（CNN）二、注意力机制1、注意力机制原理介绍2、注意力机制的各种变式3、注意力机制的特点一

温欣2030·2023-11-25 14:33

基于深度学习的文本分类

通过构建更复杂的深度学习模型可以提高分类的准确性，即分别基于TextCNN、TextRNN和TextRCNN三种算法实现中文文本分类。

伪_装·2023-11-25 12:03

决策树学习

DT的生成只考虑局部最优，而DT的剪枝

MusicDancing·2023-11-25 11:14

《MIX: Multi-Channel Information Crossing for Text Matching》阅读笔记

Publications_files/hchen-kdd18.pdf摘要来自腾讯MIG移动浏览产品部和阿尔伯塔大学2018年KDD文章，论文中提到在QQ浏览器上CTR提升5.7个百分点带注意力机制的多粒度CNNs

happy汪·2023-11-25 10:28

《MIX：多通道信息交叉文本匹配》论文阅读笔记

摘要带注意力机制的多粒度CNNs融合模型，可分为3个步骤如下：1.文中融合两种通道（1）一种是单字、双字、三字等的语义匹配通道；（2）另一种是词权重、POS和位置信息等attention通道。

C_weiqi·2023-11-25 09:22

完全分布式安装Hadoop,Hive,Hbase,Hwi,Zookeeper

其他部分见：HDFSYARNzookeeperHBASEHIVEHIVEhwi的启动HDFS和HBASE动态增加和减少节点一.下载介质到/opt下面：1.hadoopwgethttp://mirrors.cnnic.cn

ljtyxl·2023-11-25 09:45

卷积神经网络（CNN）识别验证码

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据4.标签数字化二、构建一个tf.data.Dataset1.预处理函数2.加载数据3.配置数据三、搭建网络模型四、编译五、训练六、模型评估七、保存和加载模型八、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期

NoteLoopy·2023-11-25 08:38

Image Caption：图像字幕生成

m-RNNMao这篇2015-paper，根据输入语句和图片，为图片生成字幕；以DeepRNN处理语句，用CNN处理图片。基本思路：直接将图像表示和词向量以及隐向量作为多模判断的输入。

于建民·2023-11-25 06:33

计算机视觉的应用19-基于pytorch框架搭建卷积神经网络CNN的卫星地图分类问题实战应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下计算机视觉的应用19-基于pytorch框架搭建卷积神经网络CNN的卫星地图分类问题实战应用。

微学AI·2023-11-25 05:37

股票价格预测 | Python实现基于CNN卷积神经网络的股票预测模型（keras，Conv1D）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述股票价格预测|Python实现基于CNN卷积神经网络的股票预测模型（keras）源码设计importquandlimportdatetimedf=

算法如诗·2023-11-25 02:31

SSD安装及训练自己的数据集

最近一直在搞objectdetection玩，之前用的是faster-rcnn，准确率方面73.2%，效果还不错，但是识别速度有点欠缺，我用的GPU是GTX980ti,识别速度大概是15fps.最近发现

zhang_shuai12·2023-11-25 01:44

深度学习系列-图像分类模型-论文阅读&详解

为了找个写的明白的资料真实费劲~CNN发展纵览网络类型和性能CNNArchite

城市中迷途小书童·2023-11-24 23:19

深度学习之CNN深度卷积神经网络-ResNet（进阶）

1.简介深度残差网络(deepresidualnetwork)是2015年微软何凯明团队发表的一篇名为：《DeepResidualLearningforImageRecognition》的论文中提出的一种全新的网络结构，其核心模块是残差块residualblock。正是由于残差块结构的出现使得深度神经网络模型的层数可以不断加深到100层、1000层甚至更深，从而使得该团队在当年的ILSVRC201

辣椒种子·2023-11-24 22:30

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