求子矩阵元素最大和

求最大子矩阵,通俗易懂。 求最大子矩阵 例如在 0 -2 -7 0 这样一个4*4的矩阵中,元素之和最大的子矩阵为 9 2  ,它们之和为15;     9 2 -6 2                        -4 1 -4 1 -4 1  ... 阅读详情

import java.util.Random;

public class MaxSumMatrix {

 public static void main(String[] args) {
  int[][] p = { { 1, 12, -30 }, { 4, -6, 4 }, { -9, 1, 11 } };
  int[] k = new int[] { -2, 5, -1, 9, 0 };
  Random r = new Random();
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
   k[i] = r.nextInt(30) - 15;
   //System.out.print(k[i] + " ");
  }
  //maxSum(k); 
  displayMatrix(p);
   int r2=maxSum2(p,3,3);
   System.out.println(r2);
 }

 private static void displayMatrix(int[][] p) {
  System.out.println("矩阵为:");
   for (int i = 0; i < p.length; i++) {
   for (int j = 0; j < p[i].length; j++) {
    System.out.print(p[i][j] + "/t");
   }
   System.out.println();
  }
 }

 /**
  * 求一个矩阵中的一个子矩阵,使其各元素之和最大为所有子矩阵中最大
  * @param p 二位矩阵
  * @param m 矩阵行
  * @param n 矩阵列
  * @return
  */
 public static int maxSum2(int[][] p, int m, int n) {
  int i, j;
  //子矩阵最大和
  int sum = 0, tsum = 0;
  int[] b = new int[n];
  int[] s = new int[3];
  //确定子矩阵的范围
  //(i1,j1)为子矩阵左上角坐标,(i2,j2)为其右下角坐标
  int i1 = 0, j1 = 0, i2 = 0, j2 = 0;
  
  for (i = 0; i < m; i++) {
   for (int k = 0; k < n; k++)
    b[k] = 0;
   for (j = i; j < m; j++) {
    for (int k = 0; k < n; k++)
     b[k] += p[j][k];
    s = maxSum(b);
    tsum = s[0];

    if (tsum > sum) {
     sum = tsum;
     i1 = i;
     i2 = j;
     j1 = s[1];
     j2 = s[2];
    }
   }
  }
  
  //输出这个子矩阵
  System.out.println("子矩阵为:");
  for (int ix = i1; ix <= i2; ix++) {
   for (int jx = j1; jx <= j2; jx++)
    System.out.print(p[ix][jx] + "/t");
   System.out.println();
  }

  System.out.println("====================");
  //返回子矩阵最大值
  return sum;
 }

 //确定一元数组的最大和
 private static int[] maxSum(int[] b) {
  int len = b.length;
  int[] s = new int[3];
  int i, sum = 0xfffffff0, sum1 = 0;
  //分别为最大和序列的开始和结束位置
  int start = 0, end = 0;
  for (i = 0; i < len; i++) {
   if (sum1 > 0) {
    sum1 += b[i];
   } else {
    sum1 = b[i];
    if (sum1 > 0) {
     start = i;
     end = i;
    }
   }

   if (sum1 > sum) {
    sum = sum1;
    if (sum < 0)
     start = i;
    end = i;    
   }
  }
  //System.out.println(start + "->" + end);
  s[0] = sum;
  s[1] = start;
  s[2] = end;
  //System.out.println(sum);
  
  return s;
 }

}

基于MATLAB的矩阵及元素赋值 *内容摘要 :该代码用于实现在MATLAB中矩阵及元素的赋值 *文件标识:无 *作 者:*完成日期:2019-3-10 *问题描述:给矩阵a赋值 >> a=[1 4 7;2 5 8; 3 6 9] a = 1 4 7 2 5 8 3 6 9 *问题描述:给矩阵全行赋予值 ... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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