【概率&期望】Discovering Gold LightOJ - 1030

本文介绍了一种结合概率论与数学期望的算法题解决方法,通过递推求解每个状态的概率,并利用数学期望公式计算最终结果。适用于解决涉及概率转换及期望值计算的相关问题。

Think:
1知识点:概率+数学期望
2题意:

3解题思路:
这里写图片描述
4解题步骤:
(1):递推求解每一个点的概率
(2):通过期望公式计算累加每一个点的期望

vjudge题目链接

以下为Accepted代码

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;

double rec[1014], dp[1014];

int main(){
    int cas = 1, T, n, i, j;
    scanf("%d", &T);
    while(T--){
        scanf("%d", &n);
        for(i = 1; i <= n; i++){
            scanf("%lf", &rec[i]);
            dp[i] = 0.0;
        }
        dp[1] = 1;
        for(i = 1; i <= n; i++){
            int len = min(n-i, 6);
            for(j = 1; j <= len; j++){
                dp[i+j] += dp[i]*(1.0/(double)len);
            }
        }
        double ans = 0.0;
        for(i = 1; i <= n; i++){
            ans += rec[i]*dp[i];
        }
        printf("Case %d: %.7lf\n", cas++, ans);
    }
    return 0;
}
### 介绍 Channel Correlation Discovering(通道相关性发现)是深度学习领域中的一种技术,旨在挖掘特征图不同通道之间的相关性。在深度神经网络中,特征图的每个通道通常代表了不同的特征响应,而通道之间可能存在着复杂的关联关系。通过通道相关性发现技术,可以揭示这些潜在的关联,从而更好地理解数据特征,提升模型的性能。 ### 原理 其原理主要基于对特征图通道间信息交互的探索。一般来说,通道相关性发现会采用一些方法来计算通道之间的相关性度量,例如使用协方差矩阵、相关系数等。通过这些度量,可以量化通道之间的相关性强弱。然后,根据相关性信息对通道进行处理,如重新加权、组合或筛选等,以增强有用的通道信息,抑制无关或冗余的通道信息。 例如,在某些方法中,会计算特征图中所有通道对之间的相关性,构建一个相关性矩阵。接着,利用这个矩阵来确定哪些通道之间的相关性较强,哪些较弱。对于相关性较强的通道,可以考虑将它们的信息进行融合,以获取更全面的特征表达;对于相关性较弱的通道,可以适当降低其权重,避免对模型造成干扰。 ### 应用 - **图像分类**:在图像分类任务中,通道相关性发现可以帮助模型更好地捕捉图像的关键特征。通过挖掘通道之间的相关性,模型能够更准确地识别不同类别的图像,提高分类准确率。例如,某些通道可能对图像的颜色特征敏感,而另一些通道可能对纹理特征敏感,通过发现它们之间的相关性,可以将这些特征进行有效整合。 - **目标检测**:在目标检测中,通道相关性发现有助于提高目标的定位和识别精度。不同通道可能对目标的不同部分或特征有响应,通过分析通道之间的相关性,可以更好地融合这些特征,从而更准确地检测出目标的位置和类别。 - **语义分割**:在语义分割任务中,通道相关性发现可以提升分割的准确性。通过挖掘通道之间的相关性,模型能够更好地理解图像中不同语义区域的特征,从而更精确地对每个像素进行分类。 以下是一个简单的示例代码,用于计算特征图通道之间的相关性: ```python import torch import torch.nn.functional as F # 假设输入特征图 input_feature = torch.randn(1, 64, 32, 32) # 对特征图进行全局平均池化,将每个通道的特征变为一个值 channel_features = F.avg_pool2d(input_feature, kernel_size=input_feature.size()[2:]).squeeze() # 计算通道之间的相关性矩阵 correlation_matrix = torch.corrcoef(channel_features) print(correlation_matrix.shape) ```
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