最優(yōu)組合精品文章

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  算法導(dǎo)論筆記動(dòng)態(tài)規(guī)劃DP詳解-鋼條切割的分析與實(shí)現(xiàn)

  ...需每次都重新計(jì)算，避免重復(fù)工作。 DP通常用來(lái)求解最優(yōu)化問(wèn)題（optimization problem） 這種問(wèn)題可以有很多可行的解，每個(gè)解都有一個(gè)值，希望找到最優(yōu)值（最大或最?。┑慕?。稱這樣的解為問(wèn)題的一個(gè)最優(yōu)解（an optimal solution...

  shinezejian 2019-08-14 17:51 評(píng)論0 收藏0
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  記一次優(yōu)惠券最優(yōu)使用算法

  記一次優(yōu)惠券最優(yōu)使用算法 先說(shuō)一下業(yè)務(wù)背景。公司做的一個(gè)投資的APP，投資金額可以用優(yōu)惠券抵扣。紅包面額（100，50，30，10） 優(yōu)惠券使用規(guī)則： 優(yōu)先使用大面額的紅包，即優(yōu)先使用張數(shù)最少的紅包組合 優(yōu)先使用有限制...

  Lowky 2019-06-27 16:59 評(píng)論0 收藏0
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  隨機(jī)加權(quán)平均 -- 在深度學(xué)習(xí)中獲得最優(yōu)結(jié)果的新方法

  ...傳播，損失平面的高低由損失函數(shù)的值決定。局部與全局最優(yōu)解可視化與理解多維權(quán)重空間的幾何特點(diǎn)是非常困難的。同時(shí)，這也是非常重要的，因?yàn)樵谟?xùn)練時(shí)，隨機(jī)梯度下降法的本質(zhì)是在多維空間的損失平面上傳播，并努力找...

  kaka 2019-04-25 18:27 評(píng)論0 收藏0
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  世界杯押注還得看技術(shù)流，這個(gè)預(yù)測(cè)AI把賠率也算上了

  ...模型進(jìn)行多層次的結(jié)果融合，獲得較大的性能收益。當(dāng)前最優(yōu)的模型可以穩(wěn)定的達(dá)到68%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。已經(jīng)超過(guò)了人類專家的較高級(jí)水平。引入價(jià)值回報(bào)率的最優(yōu)投資組合的搜索在已知結(jié)果概率和賠率的情況下，選擇哪些比賽進(jìn)...

  walterrwu 2019-04-25 18:28 評(píng)論0 收藏0
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  貪心算法

  ...么知道是否可用貪心算法解此問(wèn)題，以及能否得到問(wèn)題的最優(yōu)解呢?這個(gè)問(wèn)題很難給予肯定的回答。但是，從許多可以用貪心算法求解的問(wèn)題中看到這類問(wèn)題一般具有2個(gè)重要的性質(zhì)：貪心選擇性質(zhì)和最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)。 1、貪心選...

  missonce 2019-07-30 16:39 評(píng)論0 收藏0
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  01背包問(wèn)題 （動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法）

  ...時(shí)，選擇放入2.剩余空間不足時(shí)，不放入 所以我們有兩個(gè)最優(yōu)的子結(jié)構(gòu)：1.容量為V的背包放入i-1件物品的最優(yōu)選擇2.容量為V-w[i]的背包放入i-1件物品的最優(yōu)選擇 所以，綜合起來(lái)就是：i 件物品放入容量為V的背包的最優(yōu)選擇：max(...

  tuniutech 2019-08-23 10:52 評(píng)論0 收藏0
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  從貝葉斯角度，看深度學(xué)習(xí)的屬性和改進(jìn)方法

  ...模型和變量。貝葉斯正則化（Bayesian regularization）是尋找最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)和提供最優(yōu)偏差-方差權(quán)衡框架以實(shí)現(xiàn)良好樣本性能的核心。我們還討論了高維中構(gòu)建良好的貝葉斯預(yù)測(cè)因子。為了證明我們的方法，我們對(duì) Airbnb 首次國(guó)際預(yù)訂的...

  elliott_hu 2019-04-25 18:15 評(píng)論0 收藏0
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  谷歌開(kāi)源的基于 TensorFlow 的輕量級(jí)框架 AdaNet幾大優(yōu)勢(shì)

  ...習(xí)模型預(yù)測(cè)的集成學(xué)習(xí)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中得到廣泛使用以獲得最優(yōu)性能，它從其悠久歷史和理論保證中受益良多，從而在 Netflix Prize 和多項(xiàng) Kaggle 競(jìng)賽等挑戰(zhàn)賽中取得勝利。但是，因其訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型的選擇要求領(lǐng)域?qū)I(yè)...

  yck 2019-07-31 11:16 評(píng)論0 收藏0
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  CNN超參數(shù)優(yōu)化和可視化技巧詳解

  ...調(diào)整超參數(shù)是十分費(fèi)時(shí)也不切實(shí)際。接下來(lái)介紹兩種搜索最優(yōu)超參數(shù)的常用方法。網(wǎng)格搜索和隨機(jī)搜索網(wǎng)格搜索是通過(guò)窮舉法列出不同的參數(shù)組合，確定性能最優(yōu)的結(jié)構(gòu)。隨機(jī)搜索是從具有特定分布的參數(shù)空間中抽取出一定數(shù)量...

  Fundebug 2019-04-25 18:17 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)大神新作，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語(yǔ)言翻譯應(yīng)用

  ...者與最終的翻譯質(zhì)量目標(biāo)分開(kāi)設(shè)計(jì)，潛在來(lái)說(shuō)可能造成非最優(yōu)的質(zhì)量。基于這項(xiàng)觀察和分析，這篇論文中，我們向自己和讀者提出一個(gè)早該提出的問(wèn)題：有沒(méi)有可能，不使用任何顯性的分割，就進(jìn)行字符等級(jí)的翻譯?3.2 為什么要...

  helloworldcoding 2019-04-25 18:04 評(píng)論0 收藏0