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Hopfield 網(wǎng)——擅長于聯(lián)想記憶與解迷路 實現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵，是使被記憶的模式樣本對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小值。 設(shè)有M個N維記憶模式，通過對網(wǎng)絡(luò)N個神經(jīng)元之間連接權(quán) wij 和N個輸出閾值θj的設(shè)計，使得: 這M個記憶模式所對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)正好是網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的M個極小值。 比較困難，目前還沒有一個適應(yīng)任意形式的記憶模式的有效、通用的設(shè)計方法。 H網(wǎng)的算法 1）學(xué)習(xí)模式——決定權(quán)重 想要記憶的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 則任意兩個神經(jīng)元j、i間的權(quán)重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數(shù) ap(s)：第p個模式的第s個要素（-1或1） wij：第j個神經(jīng)元與第i個神經(jīng)元間的權(quán)重 i = j時，wij=0，即各神經(jīng)元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式： 神經(jīng)元輸出值的初始化 想起時，一般是未知的輸入。設(shè)xi(0)為未知模式的第i個要素（-1或1） 將xi(0)作為相對應(yīng)的神經(jīng)元的初始值，其中，0意味t=0。 反復(fù)部分：對各神經(jīng)元，計算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經(jīng)元總數(shù) f（）--Sgn（） θi—神經(jīng)元i發(fā)火閾值 反復(fù)進(jìn)行，直到各個神經(jīng)元的輸出不再變化。
標(biāo)簽：
Hopfield
聯(lián)想
上傳時間：
2015-03-16
上傳用戶：JasonC
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詞法分析程序，可對以下的C源程序進(jìn)行分析：main() {int a[12] ,sum for(i=1 i<=12 i++) {for(j=1 j<=12 j++)scanf("%d",&a[i][j]) } for(i=12 i>=1 i--){ for(j=12 j>=1 j--){ if(i==j&&i+j==13)sum+=a[i][j] } } printf("%c",sum) }
標(biāo)簽：
分
程序
上傳時間：
2013-12-26
上傳用戶：skhlm
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算法介紹
矩陣求逆在程序中很常見，主要應(yīng)用于求Billboard矩陣。按照定義的計算方法乘法運算，嚴(yán)重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運算時，矩陣求逆的優(yōu)化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。
高斯-約旦法（全選主元）求逆的步驟如下：
首先，對于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步：
從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素，并記住次元素所在的行號和列號，在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。
m(k, k) = 1 / m(k, k)
m(k, j) = m(k, j) * m(k, k)，j = 0, 1, ..., n-1；j != k
m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j)，i, j = 0, 1, ..., n-1；i, j != k
m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k)，i = 0, 1, ..., n-1；i != k
最后，根據(jù)在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進(jìn)行恢復(fù)，恢復(fù)的原則如下：在全選主元過程中，先交換的行（列）后進(jìn)行恢復(fù)；原來的行（列）交換用列（行）交換來恢復(fù)。
標(biāo)簽：
算法
矩陣求逆
程序
上傳時間：
2015-04-09
上傳用戶：wang5829
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一個簡單的類似鋼琴的游戲，能夠發(fā)出3個8度音，
低音：1~7；
中音：Q~U或q~u；
高音：A~J或a~j；
標(biāo)簽：
鋼琴
上傳時間：
2015-06-09
上傳用戶：784533221
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Floyd-Warshall算法描述
1)適用范圍：
a)APSP(All Pairs Shortest Paths)
b)稠密圖效果最佳
c)邊權(quán)可正可負(fù)
2)算法描述：
a)初始化：dis[u,v]=w[u,v]
b)For k:=1 to n
For i:=1 to n
For j:=1 to n
If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then
Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j]
c)算法結(jié)束：dis即為所有點對的最短路徑矩陣
3)算法小結(jié)：此算法簡單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時間復(fù)雜度O(n^3)。
考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的，我們可以把dis設(shè)成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍(lán)色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標(biāo)簽：
Floyd-Warshall
Shortest
Pairs
Paths
上傳時間：
2013-12-01
上傳用戶：dyctj
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求標(biāo)準(zhǔn)偏差
> function c=myfunction(x)
> [m,n]=size(x)
> t=0
> for i=1:numel(x)
> t=t+x(i)*x(i)
> end
> c=sqrt(t/(m*n-1))
function c=myfunction(x)
[m,n]=size(x)
t=0
for i=1:m
for j=1:n
t=t+x(i,j)*x(i,j)
end
end
c=sqrt(t/(m*n-1
標(biāo)簽：
gt
myfunction
function
numel
上傳時間：
2014-01-15
上傳用戶：hongmo
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求標(biāo)準(zhǔn)偏差
> function c=myfunction(x)
> [m,n]=size(x)
> t=0
> for i=1:numel(x)
> t=t+x(i)*x(i)
> end
> c=sqrt(t/(m*n-1))
function c=myfunction(x)
[m,n]=size(x)
t=0
for i=1:m
for j=1:n
t=t+x(i,j)*x(i,j)
end
end
c=sqrt(t/(m*n-1
標(biāo)簽：
gt
myfunction
function
numel
上傳時間：
2013-12-26
上傳用戶：dreamboy36
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求標(biāo)準(zhǔn)偏差
> function c=myfunction(x)
> [m,n]=size(x)
> t=0
> for i=1:numel(x)
> t=t+x(i)*x(i)
> end
> c=sqrt(t/(m*n-1))
function c=myfunction(x)
[m,n]=size(x)
t=0
for i=1:m
for j=1:n
t=t+x(i,j)*x(i,j)
end
end
c=sqrt(t/(m*n-1
標(biāo)簽：
gt
myfunction
function
numel
上傳時間：
2016-06-28
上傳用戶：change0329
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求標(biāo)準(zhǔn)偏差
> function c=myfunction(x)
> [m,n]=size(x)
> t=0
> for i=1:numel(x)
> t=t+x(i)*x(i)
> end
> c=sqrt(t/(m*n-1))
function c=myfunction(x)
[m,n]=size(x)
t=0
for i=1:m
for j=1:n
t=t+x(i,j)*x(i,j)
end
end
c=sqrt(t/(m*n-1
標(biāo)簽：
gt
myfunction
function
numel
上傳時間：
2014-09-03
上傳用戶：jjj0202
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動態(tài)規(guī)劃的方程大家都知道，就是
f[i,j]=min{f[i-1,j-1],f[i-1,j],f[i,j-1],f[i,j+1]}+a[i,j]
但是很多人會懷疑這道題的后效性而放棄動規(guī)做法。
本來我還想做Dijkstra，后來變了沒二十行pascal就告訴我數(shù)組越界了……（dist:array[1..1000*1001
div 2]...）
無奈之余看了xj_kidb1的題解，剛開始還覺得有問題，后來豁然開朗……
反復(fù)動規(guī)。上山容易下山難，我們可以從上往下走，最后輸出f[n][1]。
xj_kidb1的一個技巧很重要，每次令f[i][0]=f[i][i],f[i][i+1]=f[i][1]（xj_kidb1的題解還寫錯了）
標(biāo)簽：
動態(tài)規(guī)劃
方程
家
上傳時間：
2014-07-16
上傳用戶：libinxny
