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矩阵的极小值

ACwing class Solution { public: vector<int> getMinimumValue(int n) { const int INF = ~(1 << 31); //自然是有符号数的最大值 int l = 0, r = n - 1; //二分边界 while(l <= r) //相等的时候也要寻找列的

导数与函数的极值、最值

\({\color{Red}{欢迎到学科网下载资料学习 }}\) 【高分突破系列】2021-2022学年高二数学下学期同步知识点剖析精品讲义(人教A版2019） \({\color{Red}{跟贵哥学数学，so \quad easy！ }}\) 选择性必修第二册同步拔高，难度4颗星！ 模块导图 知识剖析 极值的概念 若在点\(x=a\)附近的左侧

背包问题-极小值-空间至少是j

从前i个物品中选，且总体积至少是j，初始化是f[0][0] = 0, 其余是INF（只会求价值的最小值） 例子：给你一堆物品，每个物品有一定的体积和对应的价值，每个物品可以选无数多个，求总体积至少是j的最小价值（AcWing 1020. 潜水员 ） 输入 4 5 1 2 2 4 3 4 4 5 输出 10 二维 #include <bits/stdc++.h>

背包问题-极大极小值-空间恰好是j

一、01背包 1、最小值 求价值最小值：初始化\(f[0][0] = 0\), 其余是\(INF\) 例子：给你一堆物品，每个物品有一定的体积和对应的价值，每个物品只能选一个，求总体积恰好是\(m\)的最小价值 输入 4 5 1 2 2 4 3 4 4 5 输出 7 二维 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int

梯段下降算法

1 线性回归 1.1 引子 比如上面这个图，可以感觉到是存在这样一条直线L： （1）这条直线尽可能反映出数据点的整体走向、趋势 （2）给定x，代入这条直线中求解出来的y，我们称之为预测值ypredict；该x实际的取值y，我们称之为真实值。易知，图中每个点的x代入直线L求解出的ypredict，与该点实际的y值之间

随机梯度下降

使用整个训练集的优化算法称为批量算法，因为它们会在一个大批量中同时处理所有样本。每次只使用单个样本的优化算法称为随机梯度算法。 批量梯度下降每次学习都使用整个训练集，其优点在于每次更新都会朝着正确的方向进行，最后能够保证收敛于极值点，这样其收敛速度快、迭代次数

alpha-beta剪枝算法

参考链接-机器之心 人机博弈是人工智能的重要分支，人们在这一领域探索的过程中产生了大量的研究成果，而极小化极大算法(minimax)是其中最基础的算法，它由Shannon在1950年正式提出。Alpha-beta剪枝的本质就是一种基于极小化极大算法的改进方法。 在人机博弈中，双方回合制地进行走棋，己方

【容斥原理+状压DP+DFS】[CQOI2012]-局部极小值

嘤嘤嘤好难，写的乱七八糟 题目链接（https://www.luogu.com.cn/problem/P3160） 题目描述 有一个\(n\)行\(m\)列的整数矩阵，其中\(1\)到\(nm\)之间的每个整数恰好出现一次。如果一个格子比所有相邻格子（相邻是指有公共边或公共顶点）都小，我们说这个格子是局部极小值。 给出所有局部极小值的

容斥原理[CQOI2012]局部极小值

题目描述 有一个n行m列的整数矩阵，其中1到nm之间的每个整数恰好出现一次。如果一个格子比所有相邻格子（相邻是指有公共边或公共顶点）都小，我们说这个格子是局部极小值。给出所有局部极小值的位置，你的任务是判断有多少个可能的矩阵。 输入输出格式 输入格式： 输入第一行包含两个整数n

信赖域（一）：Cauchy Point与Dogleg

  信赖域（一）：Cauchy Point与Dogleg 王金戈 从本文开始介绍优化方法的另一大类——信赖域方法。 基本思想 先回顾一下前面几篇文章介绍过的线搜索方法。在线搜索方法的每次迭代中，先确定一个搜索方向，然后沿着该方向寻找一个最佳的步长，使得目标函数在该步长下降得最多。如此迭

C语言 进退法确定极小值区间

#include <stdio.h> #define F(x) (3*x*x-8*x+9) double fun1(double x); void goAndBackSectionPrint(double x1, double h, double (*f)(double)); int main(void){ goAndBackSectionPrint(0, 0.1, fun1); return 0; } //进退法打印区间 //x1 搜索初值 //h 搜索步长 //f

CF513E2 Subarray Cuts

Link 在\(s\)序列中，极大值对答案的贡献系数为\(2\)，极小值的贡献系数为\(-2\)，中间部分为\(0\)。（若为首尾，则系数为\(\pm1\)）。 设\(f_{i,j,k}\)表示前\(i\)个数，分成\(j\)段，此时状态为\(k\)的答案。总共有四种状态：极大值、极大值到极小值、极小值、极小值到极大值。 转移非常显然，注意

激活函数与Loss的梯度

一、梯度 1、导数、偏微分、梯度的区别： 　　1）导数：是标量，是在某一方向上变化的效率 　　2）偏微分，partial derivate：特殊的导数，也是标量。函数的自变量的方向，函数的自变量越多，偏微分就越多。 　　 　　3）梯度，gradient：把所有的偏微分集合成向量，是向量。 　　 　　梯度向量的长度代表函数

0.618法 求 最优化极小值

简介 参考《最优化方法及其Matlab设计》 code function [s, phis, k, G, E] = golds(phi,a,b,delta, eps) % ---input % phi 所求的目标函数 % a 区间的下界 % b 区间的上界 % delta 自变量容许误差 % eps 函数值的容许误差 % ---output % s 近似极小点 % phis

SIGAI深度学习第三讲 人工神经网络2

讲授神经网络的理论解释、实现细节包括输入与输出值的设定、网络规模、激活函数、损失函数、初始化、正则化、学习率的设定、实际应用等 大纲： 实验环节： 理论层面的解释：两个方面，1.数学角度，映射函数h(x)理论分析；2.和动物神经网络的区别。 实现细节问题：输入输出值该怎么设置，神经网络

Deep Linear Networks with Arbitrary Loss: All Local Minima Are Global

目录 问题 假设和重要结果 证明 注 Laurent T, Von Brecht J H. Deep linear networks with arbitrary loss: All local minima are global[C]. international conference on machine learning, 2018: 2902-2907. 问题 这篇文章是关于深度学习的一些理论分析. 假设这么一

2019牛客暑期多校训练营 第一场

牛客多校还是挺难的。三个人各种白给。 题目链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/881#question A： 题意就是找到两个数组第一次出现极小值位置不一样的情况。拿样例来说：a={3,1,5,2,4}, b={5 2 4 3 1}。a数组在第四个位置出现了极小值，而b数组在第四个位置并没有出现极小值。 故

BGD，SGD比较

BGD每次迭代都用了所有的样本，每一轮都是朝着极小值方向更新的，当函数只有一个极小值点时BGD能过够比较快的收敛的全局最优，当函数有多个极小值点时BGD容易陷入局部最优，而且当数据量很大时BDG需要消耗大量的内存，计算代价也会很高。SGD每次只用小批量的数据来计算，内存消耗小，计算代价也