근사 함수로서 신경망의 효율성을 테스트하려고합니다. 근사치가 필요한 함수에는 5 개의 입력과 1 개의 출력이 있는데, 어떤 구조를 사용해야합니까? 숨겨진 레이어의 수와 각 레이어의 노드 수를 결정하기 위해 어떤 기준을 적용해야하는지 잘 모릅니다. 는, 사전에 감사 감사 주세페.
나는 웹 사이트를 만들고있다. 사용자가 참여할 수있는 그룹이 있습니다. 임시 그룹과의 차이점은 사용자가 그룹에 가입하면 5 일, 주, 2 주 등으로 결정됩니다. 한정된). 또는 구성원을 모두 동일한 길이 (예 : 일주일)로 설정할 수 있습니다. 더 간단하게 만드는 인 경우. 나는 각 그룹의 회원수에 대한 집계표를 갖고 싶습니다. 번호는 마지막 초까지 정확할
Vertex-Cover 문제 (VC, 알려진 Np-Complete 문제)에 대한 2 근사법 알고리즘에 대한 질문을 보았습니다. 대답. 문제는 다음과 같습니다. "스패닝 트리"를 사용하여 정점 커버 문제에 대한 2 근사 알고리즘을 찾습니다. VC에는 이미 많은 욕심이 드는 접근법이 제시되어 있지만 "스패닝 트리"를 사용하는 특수 알고리즘은 어렵습니다. 아이디
결승에서 공부할 때이 질문을 보았습니다. 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 질문 자체가 아래에 나와 있습니다. 이 문제를 해결하는 방법에 대한 도움을 주시면 감사하겠습니다. 다음은 내가 수행 한 유사한 질문의 코드입니다. 나는이 질문이 여기에 #include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cmat
4d 벡터를 정규화하려고합니다. 내 첫 번째 승인은 내 벡터 산술에 2 배의 속도 향상을 제공하는 SSE 내장 함수를 사용하는 것이 었습니다. 다음은 기본 코드입니다 : (v.v4가 입력) (GCC를 사용하여) (이 모두가 인라인) //find squares
v4sf s = __builtin_ia32_mulps(v.v4, v.v4);
//set t to
극적으로 다른 단계 크기와 많은 데이터가 없습니다. 우리는 >--4-6----3-9----4-7----9-3----4-1----> (-은 여기 단계입니다)과 같은 데이터를 가지고 있으며 실제 생활에서는이 데이터가 원으로 반복됩니다. 어떤 다항식/공식이 그러한 데이터의 보간법을 도울 수 있습니까? 베 지어가 작동할까요?
숫자 최적화 프로그램의 중간 단계로 N 선형 방정식 시스템을 풀어야합니다. 정확히 그렇게하기위한 AFAIK의 합리적으로 간단한 알고리즘은 O (N^3)입니다 (거대한 상수를 가진 O (N^2.8)과 같은 것으로 그것을 수행 할 수있는 수학 종이에서 상당히 복잡한 것을 보았습니다). 경우에 따라서는 N이 수천 개로 거대합니다. O (N^3) 미만의 선형 방정
현재 몇 가지 빠른 TSP 문제 해결 (2 초에 약 50-100 노드)이 필요한 프로젝트를 진행 중입니다. 거기에 근사 알고리즘이 많이 있지만, 내가 시간을 그들도 분석하고 그들 자신을 코딩하지 않습니다. TSP 문제를 해결할 수있는 무료 라이브러리가 있습니까 (대략적으로 적용됩니다)? sortedNodes = solveTspPrettyPlease(node
인사말. I는 < K0 < 21은 0.21, 0 < K1 ~ 2,000 < 및 X 정수 < 2^14이고 기능 의 Log10 [X^K0 + K1]을, 근사려고. k0 &k1은 일정하다. 실제적인 목적을 위해 k0 = 2.12, k1 = 2660이라고 가정 할 수 있습니다. 원하는 정확도는 5 * 10^-4 상대 오차입니다. 이 함수는 Log [x]와 거의 동