学习网络 算法 深度matlab
[最短路径问题]Dijkstra算法(含还原具体路径)
#前言 在本篇文章中,我将介绍 Dijkstra 算法解决 单源最短路径问题 ,同时还包含了具体路径的还原。以下是我自己的全部学习过程与思考,参考书籍为 《数据结构》(C++语言版) 邓俊辉 编著 。 (本文作者: Amαdeus,未经允许不得转载哦。) #最短路径问题 ##最短路径概述 在当今这个 ......
线性时间选择(含平均O(n)和最坏O(n)算法)
#前言 本篇文章我将介绍 期望为线性时间 的选择算法和 最坏情况为线性时间 的选择算法,即分别为 平均情况下时间复杂度为O(n) 和 最坏情况下时间复杂度为O(n) 的线性时间选择。以下包含了我自己的全部思考和学习过程,参考书籍为 算法导论(第三版)。😊 (本文作者: Amαdeus,未经允许不得 ......
神经网络量化基础
模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点。量化有一些相似的术语,低精度(Low precision)可能是常见的。
低精度模型表示模型权重数值格式为 FP16(半精度浮点)或者 INT8(8位的定点整数),但是目前低精度往往就指代 INT8。
常规精度模型则一般表示模型权重数值格式为 FP32(... ......
基于Sklearn机器学习代码实战
本文主要跟随Datawhale的学习路线以及内容教程,详细介绍了机器学期常见的多个基础算法的基于sklearn的实现过程,内容丰富。 ......
神经网络模型复杂度分析
终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求,因此需要进行模型复杂度分析,涉及到模型计算量(时间/计算复杂度)和模型参数量(空间复杂度)分析。
为了分析模型计算复杂度,一个广泛采用的度量方式是模型推断时浮点运算的次数 (FLOPs),即模型理论计算量,但是,它是一个间接的度量,是对我们真正关心... ......
Backbone 网络-ResNetv2 论文解读
本文发现当使用恒等映射(identity mapping)作为快捷连接(skip connection)并且将激活函数移至加法操作后面时,前向-反向信号都可以在两个 block 之间直接传播而不受到任何变换操作的影响。同时大量实验结果证明了恒等映射的重要性。本文根据这个发现重新设计了一种残差网络基本... ......
基于sklearn的集成学习实战
本文主要跟随Datawhale的学习路线以及内容教程,详细介绍了集成学习常见的多个算法的基于sklearn的实现过程,同时还有两个案例,内容丰富。 ......