Questions tagged «mathematical-optimization»



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期望最大化技术的直观解释是什么?[关闭]
已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗?更新问题,使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 2年前关闭。 改善这个问题 期望最大化(EM)是一种对数据进行分类的概率方法。如果不是分类器,如果我错了,请纠正我。 这种EM技术的直观解释是什么?expectation这里是什么,现在是maximized什么?

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为什么将神经网络的权重初始化为随机数?
我正在尝试从头开始构建神经网络。在所有AI文献中都达成共识,即权重应初始化为随机数,以使网络收敛更快。 但是为什么神经网络的初始权重被初始化为随机数呢? 我在某处读过,这样做是为了“打破对称性”,这使神经网络学习得更快。如何打破对称性使其学习更快? 将权重初始化为0会不是一个更好的主意?这样,权重就能更快地找到其值(正负)。 除了希望权重在初始化时会接近最佳值之外,还有其他一些潜在的基本原理吗?

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连接所有岛屿的最低费用是多少?
有一个大小为N x M的网格。一些单元格是用“ 0”表示的岛,其他单元格是水。每个水电池上都有一个数字,表示在该水电池上建造一座桥的成本。您必须找到可以连接所有孤岛的最低成本。如果一个单元共享一条边或一个顶点,则该单元将连接到另一个单元。 可以使用什么算法解决此问题?如果N,M的值非常小(例如NxM <= 100),可以用作暴力破解方法? 示例:在给定的图像中,绿色单元格表示岛,蓝色单元格表示水,浅蓝色单元格表示应在其上架桥的单元格。因此,对于以下图像,答案将是17。 最初,我想到将所有岛屿标记为节点,并通过最短的桥梁连接每对岛屿。然后可以将问题简化为最小生成树,但是在这种方法中,我错过了边缘重叠的情况。例如,在下图中,任何两个岛之间的最短距离为7(以黄色标记),因此,通过使用最小生成树,答案将为14,但答案应为11(以浅蓝色标记)。
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