1.图 图是一种非线性数据结构，是网络模型的抽象模型，图是一组由边连接的节点。 2.图的组成 一个图G = (V,E),V：一组顶点，E：一组边 3.强连通图 任何两个节点，它们之间都有路径到达，称为强连通图 4.邻接矩阵 5.领接表 6.字典 我采用是领接表的方法，所以这里我采用字典来存储，每个顶 ...
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2020-07-26 00:24:33
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标准形式： \[ min\quad f(x)\\ s.t.\begin{cases} G_1(x)\leq 0,G_2(x)=0\quad (非线性约束)\\ AX\leq b,Aeq\cdot X=beq\quad (线性约束)\\ vlb\leq X\leq vub\quad (决策变量的范围约 ...
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2020-07-21 09:59:32
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以Python撰写AI模型框架by高焕堂前言：在AI(人工智慧)方面，由于当今的机器学习本质是一种<大数据相关性支撑的>归纳性推理。软体框架的复用(Reuse)性愈高，对于应用开发的帮助愈大。因此，在AI领域里，软体框架魅力将会大放异彩。在本文里，是基于最简单的Perceptron模型来阐述如何分析、设计及实作一个框架和API。在本节里，将优化这个AI模型，让它从线性分类，提升到非线性
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2020-07-19 11:27:56
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1. 图的概念 图（Graph）另一种非线性表数据结构。 树中的元素称为节点，图中的元素叫作顶点（vertex）。图中的一个顶点可以与任意其他顶点建立连接关系。这种建立的关系叫作边（edge）。跟顶点相连接的边的条数叫作顶点的度（degree）。 有方向的图叫作“有向图”。以此类推，我们把边没有方向 ...
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2020-07-16 00:03:32
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AlexNet是2012年ImageNet比赛的冠军，将卷积神经网络重新拉入大众视野；AlexNet取得较大突破（创新点）：（1）使用了relu非线性激活函数，网络训练时收敛速度更快；（2）标准归一化LRN，活跃的神经元对它周边神经元的抑制，有助于增长泛化能力；（3）Dropout函数，通过修改神经 ...
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2020-07-14 20:07:05
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如果我们不使用过激活函数，那么输出将是输入的线性变换，无论最终多少层，都只是线性变换，为了增强神经网络学习任何函数的能力，需要在其中引入非线性的单元，这个单元就是激活函数。 激活函数大致分为两类，饱和和非饱和： 饱和激活函数 Sigmoid Sigmoid 是常用的非线性的激活函数，它的数学形式如下 ...
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2020-07-13 14:04:28
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在支持向量机SVM中，通常使用核函数将样本输入空间转化为重构核Hilbert空间（Reproducing kernel Hilbert space，RKHS），提高算法处理非线性分类问题的性能。相比于Hilbert空间，重构核Hilbert空间有着很多优秀的性质。下面从RKHS的定义、RKHS刻画、 ...
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2020-07-12 18:54:02
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Based on the above inequality, we compute \(w_0, w_1, ..., w_N\) as follows: \begin{align} x+\frac{7}{2}y+\frac{3}{2}z\leq25 \\ 3x - 5y + 7z \leq 45 \ ...
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2020-07-08 01:38:52
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1. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）： 一种知名的二元线性/非线性分类方法，由俄罗斯的统计学家Vapnik等人所提出。它使用一个非线性转换(Nonlinear Transformation)将原始数据映像(Mapping)至较高维度的特征空间 (Feature ...
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2020-07-05 15:28:57
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前情摘要：为了研讨图的最短路径问题、动态规划有何区别，昨天抛出一道例题来开展讨论。以下会花费主要篇幅侧重于理论性简述一下两者的区别。 一、图的最短路径问题 在数据结构里有两种类型的：一种是单源的最短路径问题，即从已知的指定节点出发；一种是任意两节点间的最短路径问题，即不明确起始节点，需要求出任意两点 ...
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2020-07-04 01:33:54
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