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【数据结构】树与二叉树(一):树(森林)的基本概念:父亲、儿子、兄弟、后裔、祖先、度、叶子结点、分支结点、结点的层数、路径、路径长度、结点的深度、树的深度

如果子树T1, T2, …, Tm 的相对次序被指明,则称该树为有序树,否则称为无序树。   在有序树中,把Ti (1≤i≤m)称作根的第 i 个子树。因为计算机表示定义了树的一种隐含次序,所以大多数情况下假定所讨论的树都是有序的,除...

2024-07-30
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【数据结构】数组和字符串(十五):字符串匹配2:KMP算法(Knuth-Morris-Pratt)

字符串(String)是由零个或多个字符(char)顺序排列组成的有限序列,简称为串。例如 “good morning”就是由12个字符构成的一个字符串。一般把字符串记作:

2024-07-30
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【数据结构】数组和字符串(十四):字符串匹配1:朴素的模式匹配算法(StringMatching)

字符串(String)是由零个或多个字符(char)顺序排列组成的有限序列,简称为串。例如 “good morning”就是由12个字符构成的一个字符串。一般把字符串记作:

2024-07-30
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【深度学习实验】网络优化与正则化(三):随机梯度下降的改进——Adam算法详解(Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率RMSprop)

目前,研究人员通过大量实践总结了一些经验方法,以在神经网络的表示能力、复杂度、学习效率和泛化能力之间取得良好的平衡,从而得到良好的网络模型。本系列文章将从网络优化和网络正则化两个方面来介绍如下方法:...

2024-07-30
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【深度学习实验】网络优化与正则化(二):基于自适应学习率的优化算法详解:Adagrad、Adadelta、RMSprop

目前,研究人员通过大量实践总结了一些经验方法,以在神经网络的表示能力、复杂度、学习效率和泛化能力之间取得良好的平衡,从而得到良好的网络模型。本系列文章将从网络优化和网络正则化两个方面来介绍如下方法:...

2024-07-30
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【深度学习实验】网络优化与正则化(一):优化算法:使用动量优化的随机梯度下降算法(Stochastic Gradient Descent with Momentum)

目前,研究人员通过大量实践总结了一些经验方法,以在神经网络的表示能力、复杂度、学习效率和泛化能力之间取得良好的平衡,从而得到良好的网络模型。本系列文章将从网络优化和网络正则化两个方面来介绍如下方法:...

2024-07-30
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【重拾C语言】六、批量数据组织(二)线性表——分类与检索(主元排序、冒泡排序、插入排序、顺序检索、对半检索)

线性表是一种常见的数据结构,用于存储一组具有相同类型的元素。本文主要介绍了下面几种常见的线性表的排序和检索算法:

2024-07-30
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【生物信息学】Notears Linear算法在线性结构方程模型中的因果关系估计

本实验完成了Notears Linear算法在线性结构方程模型中的因果关系估计。

2024-07-30
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【生物信息学】使用谱聚类(Spectral Clustering)算法进行聚类分析

本实验实现了使用谱聚类(Spectral Clustering)算法进行聚类分析

2024-07-30
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【深度学习实验】前馈神经网络(五):自定义线性模型:前向传播、反向传播算法(封装参数)

前馈神经网络的优点包括能够处理复杂的非线性关系,适用于各种问题类型,并且能够通过训练来自动学习特征表示。然而,它也存在一些挑战,如容易过拟合、对大规模数据和高维数据的处理较困难等。为了应对这些挑战,一些改进的网...

2024-07-30
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