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標(biāo)簽 > 遞歸
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遞歸的三大要素!有關(guān)遞歸的一些優(yōu)化思路
如何優(yōu)化?一般我們可以把我們計(jì)算的結(jié)果保證起來(lái),例如把 f(4) 的計(jì)算結(jié)果保證起來(lái),當(dāng)再次要計(jì)算 f(4) 的時(shí)候,我們先判斷一下,之前是否計(jì)算過(guò),如...
遞歸指的是在函數(shù)的定義中使用函數(shù)自身的方法
C語(yǔ)言支持遞歸,即一個(gè)函數(shù)可以調(diào)用其自身。但在使用遞歸時(shí),程序員需要注意定義一個(gè)從函數(shù)退出的條件,否則會(huì)進(jìn)入死循環(huán)。遞歸函數(shù)在解決許多數(shù)學(xué)問(wèn)題上起了至...
看動(dòng)畫輕松理解“遞歸”與“動(dòng)態(tài)規(guī)劃”
n = 2 時(shí),f(2) = f(1) + f(0)。如果遞歸終止條件只有一個(gè)f(1) = 1,那 f(2)就無(wú)法求解,遞歸無(wú)法結(jié)束。 所以除了 f(...
2018-12-31 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)遞歸 5881 0
如何使用遞歸遍歷轉(zhuǎn)換樹(shù)形數(shù)據(jù)
廣度遍歷的過(guò)程是把所有節(jié)點(diǎn)扁平化到一個(gè)隊(duì)列中了,這個(gè)過(guò)程是不可逆 的,換句話說(shuō),我們?cè)谔幚磉^(guò)程中丟掉了樹(shù)形結(jié)構(gòu)信息。然后我們要生成的 DOM 樹(shù),是需要...
2017-11-02 標(biāo)簽:javascript遞歸 4692 0
我們嘗試提出一些新的觀點(diǎn)和假設(shè)來(lái)解釋BERT的強(qiáng)大功能
Transformer和RNN模型不同,它只依賴于注意力機(jī)制。除了標(biāo)志每個(gè)單詞的絕對(duì)位置嵌入,它沒(méi)有明確的單詞順序標(biāo)記。對(duì)注意力的依賴可能會(huì)導(dǎo)致Tran...
2019-03-20 標(biāo)簽:函數(shù)遞歸自然語(yǔ)言處理 3621 0
遞歸與動(dòng)態(tài)規(guī)劃:基礎(chǔ)例題分析
題目描述 Description 下圖給出了一個(gè)數(shù)字三角形,請(qǐng)編寫一個(gè)程序,計(jì)算從頂至底的某處的一條路徑,使該路徑所經(jīng)過(guò)的數(shù)字的總和最大。 注意:每一步...
通過(guò)「遞歸」的概念延伸至理解「動(dòng)態(tài)規(guī)劃」算法思想
漢諾塔問(wèn)題:古代有一個(gè)梵塔,塔內(nèi)有三個(gè)座A、B、C,A座上有64個(gè)盤子,盤子大小不等,大的在下,小的在上。有一個(gè)和尚想把這個(gè)盤子從A座移到B座,但每次只...
2019-03-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)函數(shù)遞歸 2971 0
上面的函數(shù)是有錯(cuò)誤的,可重入函數(shù)不能傳遞bit類型的變量。在多任務(wù)系統(tǒng)中,可重入函數(shù)也不要用全局變量,多個(gè)函數(shù)同時(shí)調(diào)用時(shí)可能會(huì)使變量出現(xiàn)多個(gè)值,但是在單...
斐波那契數(shù)列是一組第一位和第二位為1,從第三位開(kāi)始,后一位是前兩位和的一組遞增數(shù)列。
遞歸實(shí)現(xiàn)依次打印出數(shù)字中的每一位
今天來(lái)分析一道非常經(jīng)典的遞歸題目:實(shí)現(xiàn)依次打印出數(shù)字中的每一位。
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-12-26 標(biāo)簽:編碼器遞歸 925 0
一種基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制方法研究立即下載
類別:網(wǎng)絡(luò)協(xié)議論文 2009-08-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遞歸 713 0
一種新乘法運(yùn)算方式為量子計(jì)算機(jī)打開(kāi)了一扇新大門
同樣的問(wèn)題也適用于量子計(jì)算機(jī)。理論上,量子計(jì)算機(jī)可以做經(jīng)典計(jì)算機(jī)所能做的所有事情。然而,在實(shí)踐中,量子計(jì)算機(jī)的量子性質(zhì)使它基本上不可能有效地運(yùn)行一些最重...
2019-04-30 標(biāo)簽:谷歌遞歸量子計(jì)算機(jī) 4327 0
那么我通過(guò)一道簡(jiǎn)單的面試題,模擬面試的場(chǎng)景,來(lái)帶大家逐步分析遞歸算法的時(shí)間復(fù)雜度,最后找出最優(yōu)解,來(lái)看看同樣是遞歸,怎么就寫成了O(n)的代碼。
之所以所有的遞歸都能轉(zhuǎn)為迭代算法是因?yàn)檫f歸借助函數(shù)調(diào)用,函數(shù)調(diào)用本身就是基于調(diào)用棧這種結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的,只不過(guò)這一切都是自動(dòng)完成的,我們當(dāng)然也可以用代碼手動(dòng)模擬出來(lái)。
由哈佛大學(xué)、加州大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的科學(xué)家們組成的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì),在今天的《科學(xué)進(jìn)展》上發(fā)表論文,題為:“猴子、兒童、美國(guó)成年人和亞馬遜土著人的遞歸序列...
如何在不增加額外參數(shù)量的前提下把模型的表達(dá)能力挖掘到極致
Knowledge distillation 只使用了單獨(dú)的 soft label,而不是 DeiT 里面 hard 形式的 label 加 one-h...
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