가중치 그래프 G = (V, E, w)를 고려하십시오. 우리는 정점 V_i의 부분 집합의 패밀리를받습니다. 스타이너 포레스트는 각 서브 세트의 버텍스 V_i에 대해이 서브 세트의 모든 버텍스를 트리로 연결하는 포리스트입니다. 예 : 하나의 하위 집합 V_1 = V입니다.이 경우 Steiner 포레스트는 전체 그래프의 스패닝 트리입니다. 예 : 그래프 P4
나는 자신을 쓴 신경망을 사용하여 sine() 함수를 근사하려고한다. 나는 단순한 OCR 문제에 신경 네트워크를 이미 테스트했고 효과가 있었지만 근사치 sine()에 적용하는 데 문제가 있습니다. 내 문제는 훈련 도중 내 오차가 정확히 50 %에 수렴한다는 것이다. 그래서 나는 그것이 완전히 무작위라고 생각한다. 입력 (0에서 PI)에 하나의 입력 뉴런과
저는 Java/Groovy 프로그램을 만들고 있습니다. 나는 사용자가 입력 한 숫자를 저장하는 double 변수를 가지고있다. 내가 정말로 알고 싶은 것은 사용자가 소수점 오른쪽에 입력 한 숫자의 숫자입니다. 뭔가 같은 : double num = 3.14
num.getPlaces() == 2
물론 IEEE 플로팅 포인트를 사용하고 있기 때문에 두 배로
나는 N 개의 오브젝트 집합을 가지고 있으며 NxN 거리 매트릭스를 계산하고 싶습니다. 때로는 내 N 개체 집합이 매우 커서 거리 비교의 하위 집합 만 계산하여 NxN 거리 행렬에 대한 근사값을 계산하고 싶습니다. 누구나 전체 거리 매트릭스에 대한 근사치를 계산하는 방향으로 나를 가리킬 수 있습니까? 나는 몇 가지 아이디어를 염두에두고 있지만 휠을 다시 발
지금 당장 무엇을하고 있는지 전혀 모르므로 내 말씨는 재미있을 것입니다. 그러나 진지하게, 나는 배울 필요가있다. 제가 직면 한 문제는 소프트웨어 프로그램이 작동하는 방식, 즉 실행 시간과 최대 메모리 사용량을 추정하는 방법 (모델)을 제시하는 것입니다. 이미 가지고있는 것은 많은 양의 데이터입니다. 이 데이터 세트는 다양한 조건에서 프로그램이 작동하는 방