自我学习就是把稀疏自编码器与Softmax回归分类器串联起来。
稀疏编码器是用来无监督学习的，使用无标签数据。
Softmax回归分类器是有监督学习，使用标签数据。
实际生活中，我们能轻松获得大量无标签数据（如从网上随机下载海量图片）
难以获得大量有标签数据（有标签的数据库通常不会太大，而且很贵）
如果我们手头上只有少量标签数据，但是有大量的无标签数据，这是就可以采用自我...
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2014-08-13 13:03:36
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[问题描述] 在m*n的主格中任意指定x个格子构成一个棋盘，在任一个构成的棋盘上放置k个棋子，要求任意两个棋子不得位于同一行或同一列上，要求输出满足条件的所有方案。（注意棋盘是稀疏的，即x0 then break; p:=i; writeln('the maxnumber=',p); for i:=...
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2014-08-13 00:50:44
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自编码器是什么？
自编码器本身就是一种BP神经网络。它是一种无监督学习算法。
我们都知道神经网络可以从任意精度逼近任意函数，这里我们让神经网络目标值等于输出值x，也就是模拟一个恒等函数：
太无聊了，是吗？输入等于输出，这网络有什么意义？但是，当我们把自编码神经网络加入某些限制，事情就发生了变化。如图1所示，这就是一个基本的自编码神经网络，可以看到隐含层节点数量要少于输入层节点数量。
...
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2014-08-09 11:37:57
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稀疏表示是近期几年信号处理领域的热点之中的一个，简单来说，它事实上是一种对原始信号的分解过程，该分解过程借助一个事先得到的字典（也有人称之为过完备基，overcompletebasis，后面会介绍到），将输入信号表示为字典的线性近似的过程。即：
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2014-08-07 21:55:10
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Strategic Game
Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 4889 Accepted Submission(s): 2225
Problem Description
Bob enjoy...
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2014-08-06 19:05:02
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Matrix multiplicationTime Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)Total Submission(s): 1775Accepted Submission(s):...
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2014-08-06 17:53:01
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memset(c,0,sizeof(c));for(i=1;i<=n;i++)for(j=1;j<=n;j++){if(a[i][j]==0)continue;for(k=1;k<=n;k++)c[i][k]=c[i][k]+a[i][j]*b[j][k];}
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2014-08-06 14:29:01
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题目大意是，n只猫，有k个动作让它们去完成，并且重复m次，动作主要有三类gi,ei,s i j，分别代表第i只猫获得一个花生，第i只猫吃掉它自己所有的花生，第i只和第j只猫交换彼此的花生。k,n不超过100，m不超过1000,000,000，计算出最后每只猫还剩下多少个花生。
我们假设一个n维向量P，每个分量的值代表这n只猫所拥有的花生数，那么对于gi操作其实就是在第i维分量上加...
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2014-08-05 22:44:10
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暴力啊，不要想太多
T^T g艹太坑爹了
#include
#include
#include
using namespace std;
const int MAX_N = 807;
int n;
int a[MAX_N][MAX_N], b[MAX_N][MAX_N];
int c[MAX_N][MAX_N];
int main() {
while (1 == scan...
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2014-08-05 19:24:11
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题目：人生有很多选择，现在给你一些选择（0~n-1），和每个选择分支后面的其他选择序号，求选择总数。
分析：dp，图论。如果某状态的后续选择个数是0个则，代表死亡，统计所有到达死亡的路径条数即可。
用一个状态数组记录到达每个选择的路径数，它等于能到达它的前驱节点的路径加和。
稀疏图，使用邻接表储存。初始是节点0的路径条数为1，代表出生。
说明...
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2014-08-04 17:53:57
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