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最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码

于 2020-12-11 发布
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最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码,内容是:利用多层rbm进行自动编码的多层特征训练,然后使用梯度算法进行fine turn。可以进行特征提取,也可以进行分类。

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    LeetCode cpp最新中文题解.pdfLeetCode cpp最新中文题解.pdfLeetCode cpp最新中文题解.pdf目录3.4 Add binary615.1.5 Binary Tree Level Or-3.5 Longest Palindromic Substring. 62der traversal il3.6 Regular Expression Matching665.1.6 Binary Tree Zigzag3.7 Wildcard Matching67Level Order traversal. 963.8 Longest Common Prefix5.1.7 Recover Binary Search3. 9 Valid Number70Tree983.10 Integer to roman725. 1. 8 Same Tree3. 11 Roman to Integer735.1.9 Symmetric Tree1003.12 Count and Say745.1.10 Balanced Binary Tree.. 1023. 13 Anagrams755.1.11 Flatten Binary Tree to3. 14 Simplify Path76Linked List1033. 15 Length of Last Word775.1. 12 Populating Next RightPointers in each node ii 105第4章栈和队列7952二叉树的构建10641栈795.2.1 Construct Binary Tree4Valid Parentheses79from Preorder and In4.1.2 Longest valid Parenorder Traversa106theses805.2.2 Construct Binary Tree4.1.3 Largest Rectangle infrom Inorder and posHistogram82torder Traversal1074.1.4 Evaluate reverse pol-53二叉查找树108ish notation845.3. 1 Unique Binary Search4.2队列85Trees.1085.3.2 Unique Binary Search第5章树86Trees li.1105.1二叉树的遍历865.3.3 Validate Binary Search5.1.1 Binary Tree PreorderTreeTraversal865.3. 4 Convert Sorted array to5.1.2 Binary Tree InorderBinary Search Tree...112Traversal885.3.5 Convert Sorted List to5.1. 3 Binary Tree PostorderBinary Search Tree113Traversal9054二叉树的递归.1145. 1. 4 Binary Tree Level Or5.4.1 Minimum Depth of Bider traversal)2nary lree115目录5.4.2 Maximum Depth of Bi8.3.,2重新实现 next permunary Tree116tation1425.4.3 Path Sum11783.3递归.1435.4 4 Path Sum il118 8.4 Permutations II1445.4.5 Binary Tree Maximum8.4.1 next permutation... 144Path Suum11984.2重新实现 next permu5.4.6 Populating Next Righttation144Pointers in each node 120843递归1445.4.7 Sum Root to Leaf num8.5 Combinations146bers2185.1递归1468.5.2迭代147第6章排序1238.6 Letter Combinations of a phone6.1 Merge Sorted Array123umber1476.2 Merge Two Sorted Lists12486.1递归1486.3 Merge k Sorted Lists124862迭代96.4 Insertion Sort List125第9章广度优先搜索1506.5 Sort list1269.1 Word Ladder1506.6 First Missing Positive1279.2 Word Ladder il1546.7 Sort Colors1289.3 Surrounded regions162第7章查找94小结16413194.l适用场景1647.1 Search for a range131942思考的步骤7.2 Search Insert Position.13294.3代码模板1657. 3 Search a 2D Matrix133第10章深度优先搜索173第8章暴力枚举法13510.1 Palindrome Partitioning1738.1 Subsets13510.2 Unique Paths1768.1.1递归1350.2.1深搜1768.1.2迭代.1371022备忘录法.1768.2 Subsets il13810.23动规177821递归13810.24数学公式1788.2.2迭代.14110.3 Unique Paths Il1798. 3 Permutations14210.3.1备忘录法1798.3.1 next permutation14210.3.2动规.180目录10.4 N-Queens1813.4 Maximal rectangle21310.5 N-Queens II18413.5 Best Time to Buy and Sell Stock10.6 Restore ip addresses186.21410.7 Combination Sum18813.6 Interleaving String21510.8 Combination Sum Il18913.7 Scramble String21710.9 Generate Parentheses.19013. 8 Minimum Path Sum.22210.10 Sudoku solver19213.9 Edit Distance22410.11 Word Search.19313. 10 Decode Ways.22610.12小结19513. 11 Distinct sub22710.12.1适用场景19513. 12 Word Break22810.122思考的步骤19513 13 Word Break il2300.12.3代码模板197第14章图23210.12.4深搜与回溯法的区別.19714. 1 Clone Graph23210.12.5深搜与递归的区别..197第15章细节实现题235第11章分治法19915.1 Reverse Integer2351.1 Pow(x, n)19915.2 Palindrome Number.23611. 2 Sqrt(x)20015.3 Insert Interval237第12章贪心法20115.4 Merge Intervals23812.1 Jump game20115.5 Minimum Window Substring23912.2 Jump game II15.6 Multiply Strings24112. 3 Best Time to buy and Sell stock 20415.7 Substring with Concatenation12. 4 Best Time to buy and sell stock l205of all words24412. 5 Longest Substring Without re15.8 Pascal,s Triangle245peating Characters20615.9 Pascals Triangle Il24612.6 Container with Most Water.. 207 15.10 Spiral Matrix24715.11 Spiral matrix II248第13章动态规划20915.12 ZigZag Conversion25013. 1 Triangle20915.13 Divide Two Integers25113.2 Maximum Subarray15. 14 Text Justification25313.3 Palindrome Partitioning II1215.15 Max Points on a line255目录第1章编程技巧在判断两个浮点数a和b是否相等时,不要用a==b,应该判断二者之差的绝对值fabs(a-b)是否小于某个阈值,例如1e-9。判断一个整数是否是为奇数,用x%2!=0,不要用x%2=1,因为ⅹ可能是负用char的值作为数组下标(例如,统计字符串中每个字符岀现的次数),要考虑到char可能是负数。有的人考虑到了,先强制转型为 unsigned int再用作下标,这仍然是错的。正确的做法是,先强制转型为 unsigned char,再用作下标。这涉及C十整型提升的规则,就不详述了。以下是关于STL使用技巧的,很多条款来自《 Effective STL》这本书。vector和 string优先于动态分配的数组首先,在性能上,由于 vector能够保证连续内存,因此一旦分配了后,它的性能跟原始数组相当;其次,如果用new,意味着你要确保后面进行孓 delete,一旦忘记了,就会出现BUG,且这样需要都写一行 delete,代码不够短再次,声明多维数组的话,只能一个一个new,例如int** ary = new int*[row_num];for(int i=0: i< row num; ++1)ary [i] new int [col_num]用 vector的话一行代码搞定vectorary(row_num, vector(col_num, 0))使用 reserve来避免不必要的重新分配第2章线性表这类题目考察线性表的操作,例如,数组,单链表,双向链表等。2数组2.1.1 Remove Duplicates from Sorted array描述Given a sorted array, remove the duplicates in place such that each element appear only onceand return the new lengthDo not allocate extra space for another array, you must do this in place with constant memoryFor example, Given input array A =[1, 1, 2Your function should return length =2, and a is now [1, 2]分析无代码1/ LeetCode, Remove Duplicates from Sorted Array//时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)class Solution tublicint removeDuplicates(vector& nums)tif (nums empty o) return 0;int index =ofor (int i =1: i nums size: 1++ iif (nums [index] ! nums [i])nums [++index]= nums [i]return index 12.1数组代码2//LeetCode, Remove Duplicates from Sorted Array/使用STL,时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)class Solution ipublicint removeDuplicates(vector& nums)treturn distance(nums begin(), unique(nums begin(), nums end ())代码3/ LeetCode, Remove Duplicates from Sorted Array/使用STL,时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)lass Solution fublicint removeDuplicates(vector& nums)treturn distance(nums begin(, removeDuplicates(nums begin(, nums end(), nums begintemplateOutIt removeDuplicates(InIt first, InIt last, OutIt output)thile (first last)i*output++ = *firstfirst upper_bound(first, last, *firstreturn output相关题目Remove Duplicates from Sorted Array I,见§2.1.22.1.2 Remove Duplicates from Sorted Array II描述Follow up for"Remove Duplicates " What if duplicates are allowed at most twice?For example, Given sorted array a =[1, 1, 1, 2, 2, 3]Your function should return length=5, and A is now [1, 1, 2, 2, 3分析加一个变量记录一下元素出现的次数即可。这题因为是已经排序的数组,所以一个变量即可解决。如果是没有排序的数组,则需要引入一个 hashmap来记录出现次数。4第2章线性表代码1// Leet Code, Remove Duplicates from Sorted Array II//时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)//qauthorhex108(https://github.com/hex108)class Solution tublicint removeDuplicates(vector& nums)tif (nums size(
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    动态贝叶斯网络推理学习理论及应用;动态系统;可靠性评估;故障诊断;贝叶斯网络建模;DBN0212/642007动态贝叶斯网络推理学习理论及应用肖秦琨高嵩高晓光著所·萑宫散社北京图书在版编目(CP数据动态贝叶斯网络推理学习理论及应用/肖秦琨,高嵩,高晓光著.一北京:国防工业出版社,2007.10ISBN9787-11805323-4I.动.Ⅱ.①肖.②高.③高..Ⅲ.贝叶斯推断一研究Ⅳ.0212中国版本图书馆CIP数据核字(2007)第122784号※阍所·宫版社出版发行(北京市海淀区紫竹院南路23号邮政编码100044)京南印刷厂印刷新华书店经售开本850×1168132印张9字数233千字2007年10月第1版第1次印刷印數1-3000册定价20.00元(本书如有印装错误,我社负责调换国防书店:(010)68428422发行邮购:(010)68414474发行传真:(010)68411535发行业务:(010)68472764前言不确定性理论在人工智能、机器学习、自动控制领域已经得到越来越广泛的应用。本书以当前国际上不确定性研究领域的核心工具——动态贝叶斯网络为线索,进行了动态网络推理算法、平稳系统动态贝叶斯网络结构学习模型设计、非平稳系统动态网络变结构学习模型设计、基于概率模型进化算法的动态贝叶斯网络结构寻优算法的研究。推理算法以隐变量作为划分依据,讨论了离散、连续混合模型的推理算法,并进行了算法复杂度及应用领域的讨论;结构学习研究首先从度量体制入手,讨论了动态网络度量体制的可分解性,提出了平稳及非平稳系统网络结构学习模型,以及基于贪婪算法思想的遗传算法寻优思想;最终将推理及结构学习理论用于无人机路径规划、战场态势感知、动态数据挖掘、自主控制领域,并通过大量仿真检验。本书的研究工作得到了西安工业大学专著基金及国家自然科学基金重大研究计划(90205019)的资助。本书全面系统地介绍了动态贝叶斯网络的相关理论,重点介绍了动态网络的经典应用和国内外的新发展。全书共分9章。第1章概述了动态贝叶斯网络的产生与发展、基本操作及表达。第2章和第3章为本书的理论基础部分,首先从静态网络已经取得的理论成果及研究内容人手,由浅入深引出动态贝叶斯网络的基本概念及研究方向,确定本书将要解决的主要问题:DBN推理问题和连续变量的DBN结构学习问题。第4章在第3章基础上,详细讨论了三类动态贝叶斯网络的推理即隐变量离散、隐变量连续隐变量混合DBN推理;隐马尔科夫模型是所有离散动态网络的基础故首先介绍其表达及推理,由此派生出其他离散动态网络,并讨论了如何将复杂离散网络转化为简单HMM的方法,通过算法复杂度实验分析,明确了离散动态网络的相应属性,得出了相应结论,为合理选择DBN推理算法提供依据;在推理中,若系统参数未知或为时变系统,必然涉及参数学习,故在讨论三类网络的推理中亦涉及参数学习问题。第5章从静态网络结构度量机制入手,讨论并推导出动态贝叶斯网络结构用于网络结构度量的BC及BD度量机制;通过描述基于概率模型进化算法的构图基础,引出动态贝叶斯网络结构学习机制,即基于贝叶斯优化(BOA)的动态网络结构寻优算法,BOA算法的关键是根据优良解集学习得到动态贝叶斯网络,以及根据动态贝叶斯网络推理生成新个体,前者更为重要,按照本书提出的基于贪婪算法思想的遗传算法解决动态网络学习,然后应用动态贝叶斯网络前向模拟完成后一步。第6章在此基础上,刻画了基于BD度量体制的平稳动态系统DBN结构学习模型设计,并通过仿真验证了其有效性,针对非平稳随机系统DBN的结构学习模型,提出了一种自适应窗口法用于在线自适应学习变结构DEN结构,仿真结果可行。第7章在第4章DBN推理理论的基础上,从以往UCAV路径规划中使用的方法以及涉及的定义、术语等出发,讨论了静态路径规划、动态路进规划及空间路径规划三方面的基本问题,通过对原始 Voronoi图的改进,提出了平面改进型Voronoi图、空间改进型 Voronoi图的概念,以及平面及空间动态路径重规划区域原则等,为动态路径规划提供有力的整体构型支撑进而应用前几章理论基础,建立基于DBN的战场环境感知模型,仿真结果均表明了构图及动态决策模型的正确性。第8章在DN推理及结构学习的理论基础上,将其用于自主优化及动态数据挖掘。将BOA及基于概率模型的遗传算法的静态图形的优化机制进行推广,提出了一种动态优化的新方法,利用DBN作为t到t+1代转移网络,适时改变优化的基本条件,实时确立新的种群及优化的方向使得自主智能体在无人干预下顺利完成一系列复杂任务成为可能,将变结构DBN结构学习模型设计用于动态数据挖掘,实时确定个因素之间的关系。第9章通过两个典型的应Ⅳ用实例,将DBN推理学习理论进行融合,并用于实际模型。附录给出了与DBN结构度量相关定理、性质的证明,为读者进一步研究和学习动态贝叶斯网络提供参考。本书是作者近年来潜心学习和研究国内外不确定性算法理论、方法和应用成果的一个总结。在本书的编写过程中,得到了西安电子科技大学焦李成教授和清华大学戴琼海教授及英国BankUniversity陈大庆教授的热心指导和鼓励,新加坡南洋理工大学的王海芸博土后审阅了书稿,并提出了许多宝贵意见,特向他们表示衷心的感谢。由于涉及内容广泛及限于作者的学识水平,书中疏漏和不当之处在所难免,希望读者不吝赐教指正。作者目录第1章图模型与贝叶斯网络1.1图模型简介1.2动态贝叶斯网络…1.3动态贝叶斯网络应用研究1.3.1动态时序数据分析与挖掘157781.3.2无人机的态势感知与路径规划1.3.3.进化算法与动态贝叶斯网络混合优化………10第2章静态贝叶斯网络2.1静态贝叶斯置信网络2.2贝叶斯网络的特点与应用范围152.3贝叶斯网络的研究内容162.3.1计算复杂性162.3.2网络结构的确定问题…2.3.3已知结构的参数确定问题……182.3.4在给定结构上的概率计算…………192.3.5贝叶斯网络推理算法…19第3章动态贝叶斯网络基础283.1从静态网到动态网283.1.1概述·28Ⅵ3.1.2推导293.1.3动态贝叶斯网络表达………………313.2动态贝叶斯网络的研究内容353.2.1动态贝叶斯网络推理……………………363.2.2动态贝叶斯网络学习…39第4章动态贝叶斯网络推理…464.1隐变量离散动态网络推理……464.1.1模型数学描述464.1.2隐马尔科夫的研究内容484.1.3隐马尔科夫推理学习仿真…534.1.4隐马尔科夫其他拓扑形式…564.1.5一般离散动态网络和隐马尔科夫关系………………584.2动态贝叶斯网络推理算法性能分析604.2.1动态网络转化隐马尔科夫仿真…………614.2.2离散动态网络推理算法比较仿真…634.2.3连续动态网络推理比较仿真724.3模糊推理与隐马尔科夫结合炮火校射754.3.1概述………………………754.3.2模糊动态网络环境感知框架754.4隐变量连续动态网络推理794.4.1模型数学描述…………794.4.2卡尔曼滤波图模型推理………804.5混合隐状态动态贝叶斯网络…………834.5.1模型数学描述…834.5.2混合动态贝叶斯网络推理…864.5.3混合动态贝叶斯网络学习89第5章动态贝叶斯网络结构学习算法…………………915.1动态贝叶斯网络结构度量体制………915.1.1概述915.1.2动态网络的贝叶斯信息度量………935.1.3动态贝叶斯网络BD度量965.2动态贝叶斯网络度量分解性能分析985.3构建动态网络结构寻优算法1145.3.1基于概率模型的进化算法1155.3.2基于贝叶斯优化构造动态网络结构算法1165.3.3学习动态贝叶斯网络…1185.3.4动态臾叶斯网络推理…1275.4基于贝叶斯优化构建动态网络结构算法仿真………128第6章动态贝叶斯网络结构学习模型…1346.1平稳系统动态网络结构学习模型设计1346.1.1模型设计1356.1.2仿真试验1386.2变结构动态网络自适应结构学习模型设计………1446.2.1模糊自适应双尺度…1446.2.2动态系统非平稳程度和平稳性的测量……1516.3非平稳系统网络结构学习仿真试验153第7章基于动态贝叶斯网络的路径规划……1657.1无人机平面静态路径规划·…1657.1.1基本概念……1657.1.2基于相同威胁体的路径规划…166Ⅷ
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