池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化. 1.tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None ) inputs: 进行池化的数据. pool_size: 池化的核大小(pool_height, pool_width),如[3,3]

/** 题目:Taxi Cab Scheme UVALive - 3126 最小路径覆盖解法(必须是DAG,有向无环图) = 结点数-最大匹配 链接:https://vjudge.net/problem/UVALive-3126 题意:lv lrj训练指南P357 思路:最小路径覆盖(必须是DAG,有向无环图) = 结点数-最大匹配 最小路径覆盖:就是在图中找尽量少的路径,使得每个节点恰好在一条路径上(不同的路径不能有公共点),单独的结点也可以作为一条路径. 时间是一个天然的序,因此可以构图G如

/** 题目:Guardian of Decency UVALive - 3415 最大独立集=结点数-最大匹配数 老师带大学生旅游 链接:https://vjudge.net/problem/UVALive-3415 题意:老师带学生去旅游,要求从n个学生中选出一些学生,满足任意两个学生至少要满足下面的四条中的一条. 1,身高相差大于40cm 2,性别相同 3,最喜欢的音乐不同类型 4,最喜欢的体育比赛相同类型 输出可以挑选的最多学生人数. 思路:最大独立集做法. 选出来的学生必须满足上面四个

The Cow Prom Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 1451   Accepted: 922 Description The N (2 <= N <= 10,000) cows are so excited: it's prom night! They are dressed in their finest gowns, complete with corsages and new shoes. T

神经网络是在模仿大脑中的神经元或者神经网络时发明的.因此,要解释如何表示模型假设,我们先来看单个神经元在大脑中是什么样的.如下图,我们的大脑中充满了神经元,神经元是大脑中的细胞,其中有两点值得我们注意,一是神经元有细胞主体,二是神经元有一定数量的输入神经.这些输入神经叫做树突,可以把它们想象成输入电线,它们接收来自其他神经元的信息,神经元的输出神经叫做轴突,这些输出神经是用来给其他神经元传递信号或者传送信息的.简而言之,神经元是一个计算单元,它从输入神经接受一定数目的信息,并做一些计算,然后将结

方法 返回值类型 参数 说明 张量    .constant() Tensort 张量 实例t value 创建一个常量tensor dtype=None 输出类型 shape=None 返回tensor的形状 name='Const' 张量名 verify_shape=False 是否保留输入数据的形状且不能被更改. True若shape与输入形状不一致则报错 t.device str 表示tensor将被产生的设备名称 t.dtype   元素类型 t.graph   此tensor被哪个图

前言 实验内容:Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders.即:利用线性解码器,从100000张8*8的RGB图像块中提取颜色特征,这些特征会被用于下一节的练习 理论知识:线性解码器和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/08/3007435.html 实验基础说明: 1.为什么要用线性解码器,而不用前面用过的栈式自编码器等?即:线性解码器的作用? 这一点,Ng

CNN中最重要的就是参数了,包括W,b. 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数,使得目标函数取得最小值.参数的初始化也同样重要,因此微调受到很多人的重视,那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢,我们能不能自己进行初始化呢? 所有的初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py 1.tf.constant_initializer() 也可以简写为tf.Constant() 初始化为常数,这个非常有用,通常偏置项就是用它初始化的. 由它衍生出的两个初始化方法

From: http://www.cnblogs.com/denny402/p/6932956.html [, ] fully connected w = tf.Variable(tf.truncated_normal([img_pixel_input, layersize], mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32)) b = tf.Variable(tf.truncated_normal([layersize ], mean=0.0, stddev=1.

1. 初始化为常量 tf中使用tf.constant_initializer(value)类生成一个初始值为常量value的tensor对象. constant_initializer类的构造函数定义: def __init__(self, value=0, dtype=dtypes.float32, verify_shape=False): self.value = value self.dtype = dtypes.as_dtype(dtype) self._verify_shape = v

CNN中最重要的就是参数了,包括W,b. 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数,使得目标函数取得最小值.参数的初始化也同样重要,因此微调受到很多人的重视,那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢,我们能不能自己进行初始化呢? 所有的初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py 1.tf.constant_initializer() 也可以简写为tf.Constant() 初始化为常数,这个非常有用,通常偏置项就是用它初始化的. 由它衍生出的两个初始化方法

BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一. BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer)

BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一. BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer)

无意中打开了一年前做过的一个android应用的代码,看到里面实现的一个小功能点(如题),现写篇文章做个笔记.当时面临的问题是,在旋转屏幕的时候需要让gridview的列数与宽度能自适应屏幕宽度,每个单元格之间还需要保留一定的间距.因为每款手机的屏幕宽度不都相同,我们在指定了单元格的宽度与间距之后,并不能确定每行中所能容纳的单元格数量,这个数量必须在运行时通过计算得出,同样,我们设置的单元格宽度和间距不能保证刚好容纳在屏幕宽度内,为了解决这个问题,设计了一个简单的算法,首先需要预先指定单元格的宽

一.excel如何用公式判断单元格的值是否为数字.英文.中文. A列为数据列,B列为判断列=LOOKUP(CODE(ASC(A1)),{48,65,123;"数字","英文","中文"})录入单元格B1下拉.ASCII可显示字符的十进制编码从48开始是数字0从65开始是英文字母A从123开始包含中文等其他字符. 以上为纯数字.纯英文.纯中文. 混编的判断结果如下:(谁在前优先原则) 中英混合的,如"中国a"判断为中文,&quo

题目: 输入一个链表,输出该链表中倒数第k个结点. 例如:链表中有6个结点,从头到尾依次为1,2,3,4,5,6,则该链表的倒数第3个结点为4. 链表结点定义: struct ListNode{ int val; ListNode* next; }; 思路: 1.遍历整个链表,计算结点的个数,再遍历链表,找到第n-k+1个结点: 2.通过两个指针,第一个指针先走k-1步,到达第k个结点,第二个指针指向头结点,然后两个指针同时走,每次走一步,当第一个指针走到链尾时,第二个指针恰好走到倒数第k个结点

原题链接:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1113 题目描述: 如上所示,由正整数1,2,3……组成了一颗特殊二叉树.我们已知这个二叉树的最后一个结点是n.现在的问题是,结点m所在的子树中一共包括多少个结点. 比如,n = 12,m = 3那么上图中的结点13,14,15以及后面的结点都是不存在的,结点m所在子树中包括的结点有3,6,7,12,因此结点m的所在子树中共有4个结点. 输入: 输入数据包括多行,每行给出一组测试数据,包括两个整数m,n (1 <

合并单元格 之前的文章中,我们已经能够创建一个简单地表格了,如果我们需要把横向的某两个相邻单元格<td>或者纵向的某两个相邻单元格<td>合并,我们该怎么做呢?我们要知道的知识点如下: 1.标签<td>的[colspan]属性规定单元格可横跨的列数,即横向合并的单元格数: 2.标签<td>的[rowspan] 属性规定单元格可横跨的行数,即纵向合并的单元格数: 3.这2个标签也可以同时使用. 样式示例: 现在就来试试合并单元格吧: <!DOCTYPE

Given the root of a binary tree, each node has a value from 0 to 25 representing the letters 'a' to 'z': a value of 0 represents 'a', a value of 1 represents 'b', and so on. Find the lexicographically smallest string that starts at a leaf of this tre

假设二叉树的0度,1度,2度结点数分别为\(n_0\),\(n_1\),\(n_2\),总节点数为\(T\) 则按照结点求和有 \[T=n_0+n_1+n_2 (1)\] 按照边求和,因为节点数等于边数加一,所以 \[T=n_1+2\cdot n_2+1 (2)\] 所以\((2)-(1)\)可得 \[n_2+1-n_0=0\] 即\[n_0=n_2+1\]

题目描述 输入 输入一个正整数N,代表有根树的结点数 输出 输出这棵树期望的叶子节点数.要求误差小于1e-9 样例输入 1 样例输出 1.000000000 提示 1<=N<=10^9 设$f[n]$表示$n$个节点能形成二叉树的方案数,$g[n]$表示所有方案的叶子数之和 $ans=\frac{g[n]}{f[n]}$,f$[n]$就是卡特兰数(这是卡特兰数的一个应用) 那么$g[n]$怎么求呢? 假设一种$n$节点二叉树有$k$个叶子,那么$g[n]=\sum k$ 我们将这$k$个叶子中