SSL_2548 旋转

题意

给出一个矩阵,里面有些黑色的方块,求旋转180度4次后每次里面黑色的方块有多少。每次旋转后这些方块都会和之前的叠加起来。

思路

找规律发现每次旋转出来的坐标变化,之后模拟就好了。

代码

#include<cstdio>
int n,a[26][26],b[26][26],d[26][26],x,y;
char c[26];
int tj()//统计这时有多少个黑色方块
{
    int s=0;
    for (int i=1;i<=n;i++)
      for (int j=1;j<=n;j++)
      if (b[i][j]) s++;
    return s;
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for (int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%s",&c);
        for (int j=1;j<=n;j++)
          b[i][j]=a[i][j]=c[j-1]-48;
    }
    int t=4;
    while (t--)//旋转4次
    {
        printf("%d\n",tj());//每次输出有多少个黑色方块
        for (int i=1;i<=n;i++)
        for (int j=1;j<=n;j++)
        {
            y=n-i+1;
            x=j;//求出旋转后的坐标
            b[i][j]+=a[x][y];
            d[i][j]+=a[x][y];//旋转
        }
        for (int i=1;i<=n;i++)
        for (int j=1;j<=n;j++)
        a[i][j]=d[i][j],d[i][j]=0;//旋转
    }
}
【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
<think>好的,我现在需要回答用户关于自监督学习(SSL)和标签传播(LPL)在深度学习中的应用或区别的问题。首先,我需要明确这两个概念的定义和核心思想,然后比较它们的异同点,最后结合用户提供的参考文献来支持我的回答。 首先,自监督学习(SSL)是一种无监督学习的方法,它通过设计代理任务(pretext tasks)让模型从无标签数据中学习有用的表示。常见的代理任务包括图像修补、颜色化、旋转预测等。SSL的核心在于利用数据本身的结构来生成监督信号,从而避免了对大量标注数据的依赖。例如,用户提供的引用[1]中的awesome-self-supervised-learning项目可能包含了多种SSL的方法和应用案例,可以引用作为SSL的资源。 接下来是标签传播(LPL),这属于半监督学习(Semi-Supervised Learning)的一种技术。LPL基于图结构,假设相邻的数据点在标签空间中也具有相似性。通过构建数据点之间的图,利用已标注节点的标签信息来预测未标注节点的标签。这种方法在图数据或需要利用数据间关系的任务中应用较多。用户提到的引用[2]中的LST方法虽然主要关于元学习和自我训练,但其中提到的伪标签生成和软权重网络可能与标签传播有相似之处,可以部分关联。 两者的区别主要体现在以下几个方面: 1. **监督信号来源**:SSL完全依赖数据自身生成监督信号,而LPL需要部分已标注数据作为起点,利用图结构传播标签。 2. **数据假设**:SSL通常假设数据内部有某种结构或模式可被利用,LPL则假设数据点之间存在图结构上的相似性。 3. **应用场景**:SSL适用于完全没有标签的情况,LPL适用于有少量标签的半监督场景。 4. **技术实现**:SSL侧重于设计代理任务和预训练模型,LPL侧重于构建图模型和传播算法。 在应用方面,SSL常用于预训练阶段,提升模型在下游任务的性能,如计算机视觉和自然语言处理。LPL则常用于社交网络分析、推荐系统等图数据丰富的领域。用户提供的引用[3]中的匹配网络可能与小样本学习相关,但可能与SSL和LPL的应用场景不同,需要谨慎引用。 需要进一步验证SSL和LPL的具体技术细节是否有重叠,例如某些SSL方法是否结合了标签传播的思想,或者LPL是否在自监督的框架下被使用。根据引用[2],LST方法结合了自我训练和元学习,可能涉及伪标签的生成,这与LPL中的标签传播有类似之处,但实现方式不同,LPL更依赖于图结构。 总结来说,SSL和LPL在目标上都是减少对标注数据的依赖,但方法和应用场景有显著差异。需要确保回答中明确区分两者的核心思想、技术手段和典型应用,并适当引用提供的资料支持观点。</think>### Self-Supervised Learning (SSL) vs Label Propagation (LPL) 在深度学习中的应用与区别 #### **1. 核心定义** - **自监督学习 (SSL)** 通过设计**代理任务**(pretext tasks),从无标签数据中自动生成监督信号,学习通用的特征表示。例如,预测图像旋转角度、填补缺失像素等任务[^1]。 公式示例(对比学习损失函数): $$ \mathcal{L}_{contrast} = -\log \frac{\exp(\text{sim}(z_i, z_j)/\tau)}{\sum_{k=1}^N \exp(\text{sim}(z_i, z_k)/\tau)} $$ 其中$z_i, z_j$是同一图像的不同增强视图的嵌入向量,$\tau$为温度参数。 - **标签传播 (LPL)** 属于半监督学习技术,基于**图结构假设**,通过已标注节点的标签信息,沿数据相似性图传播到未标注节点。 公式示例(标签传播迭代公式): $$ F^{(t+1)} = \alpha S F^{(t)} + (1-\alpha) Y $$ 其中$S$为相似性矩阵,$Y$为初始标签矩阵,$\alpha$为传播权重。 #### **2. 关键区别** | **维度** | **SSL** | **LPL** | |----------------|----------------------------------|----------------------------------| | 监督信号来源 | 数据自身生成(无标签依赖) | 依赖少量标注数据引导传播 | | 核心假设 | 数据内部隐含结构可提取通用特征 | 相邻节点在标签空间具有相似性 | | 典型应用场景 | 预训练、无监督特征学习 | 半监督分类、图节点标签预测 | | 技术实现 | 代理任务设计、对比学习 | 图构建、相似性度量与传播算法 | #### **3. 应用案例** - **SSL应用** - **计算机视觉**:MoCo、SimCLR等模型通过对比学习预训练,提升下游任务(如分类、检测)性能[^1]。 - **自然语言处理**:BERT通过掩码语言建模任务学习文本表示。 - **LPL应用** - **社交网络分析**:预测用户兴趣标签(如引用[2]中通过伪标签加权优化传播)。 - **医学图像分割**:利用少量标注切片,通过图传播标注整个3D体积。 #### **4. 互补与结合** 部分方法融合两者思想: - **自监督预训练 + 标签传播微调**:先用SSL学习通用特征,再构建图结构进行半监督传播。 - **动态伪标签生成**:如引用[2]中LST方法,通过元学习优化伪标签权重,结合了SSL的特征学习和LPL的标签传播逻辑。 --- ###
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