Neural Network Sort

最新推荐文章于 2024-08-25 09:41:15 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-25 09:41:15 发布 · 816 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#神经网络排序-R语言

本文介绍了使用R语言和caret、neuralnet包构建神经网络进行排序的方法。通过设置阈值0.001并进行近30万次迭代，但排序过程尚未完成。详细实践可在原文链接中查看。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

用R语言实现的神经网络做排序，调用了R语言中的caret、neuralnet包，基本原理不复杂，原文给出的关键代码

library(neuralnet)

# Helper method to generate a training set containing size random numbers (a, b, c) and sorted (x, y, z).
generateSet <- function(size = 100, max = 100) {
  # Generate size random numbers between 1 and max.
  training <- data.frame(a=sample(1:max, size, replace=TRUE),
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
R语言使用caret包构建gbdt模型（随机梯度提升树、Stochastic Gradient Boosting ）构建回归模型、通过method参数指定算法名称
data+scenario+science+insight
03-22 1875
R语言使用caret包构建gbdt模型（随机梯度提升树、Stochastic Gradient Boosting）构建回归模型、通过method参数指定算法名称
**神经排序网络（NeuralSort）实战指南**
gitblog_00444的博客
08-26 609
神经排序网络（NeuralSort）实战指南 本教程旨在帮助您快速理解和上手 neuralsort 开源项目，该项目实现了基于《通过连续放松优化排序网络的随机方法》论文中的模型。以下我们将深入其目录结构、启动文件以及配置文件。 1. 项目目录结构及介绍 neuralsort 项目遵循了一个清晰的组织结构，确保开发者能够轻松导航。以下是主要的目录和文件说明： LICENSE: 许可证文件，详细说明...
【亲测免费】 **神经排序网络：基于连续放松的随机优化**
gitblog_00113的博客
08-25 604
神经排序网络：基于连续放松的随机优化 项目介绍 神经排序网络（NeuralSort） 是一个开源项目，它提供了实现论文《通过连续放松对排序网络进行随机优化》中描述的模型的参考实现。该项目在 ICLR 2019 上发表，作者包括 Aditya Grover, Eric Wang, Aaron Zweig 和 Stefano Ermon。NeuralSort 着重于学习能够对输入数据进行排序的神经网...
#Paper Reading# Stochastic Optimization of Sorting Networks via Continuous Relaxations
John159151的专栏
06-10 1095
论文大体内容： 本文主要提出了NeuralSort模型，通过引入松弛，对置换矩阵变换为单峰行随机矩阵来解决sorting问题，使之前不能end2end训练（不可微分）的模型也能进行梯度下降优化。 Motivation： Sorting问题不可微分，引入松弛来克服这个问题。 Contribution： ①提出NeuralSort模型，克服不可end2end训练问题； ②应用NeuralSort模型到排列问题中（采用Plackett-Luce (PL) 分布）； ③该模型在3个任务中取得收益；.......
【亲测免费】 探索数据排序的新境界：Stochastic Optimization of Sorting Networks via Continuous Relaxations
gitblog_00052的博客
06-18 629
探索数据排序的新境界：Stochastic Optimization of Sorting Networks via Continuous Relaxations 该项目是一个创新的开源实现，源于论文"Stochastic Optimization of Sorting Networks via Continuous Relaxations"，它在国际学习表示会议（ICLR）2...
iKUN~
whaosoft143ai的博客
08-15 1196
最后，为了加快RMOT的发展，我们还通过扩展公开的DanceTrack数据集，增加了运动和着装描述，贡献了一个更具挑战性的数据集Refer-Dance。为简单起见，CLIP的视觉和文本流是独立的。相比之下，将iKUN集成到基于YOLOv8的各种现成跟踪器中，并取得了一致的改进，即41.25％至44.56％的HOTA。这项工作提出了一个"跟踪到引用"的框架，其中插入了一个名为iKUN的模块，它首先跟踪所有候选对象，然后根据语言描述识别查询对象，跟踪器在训练时被冻结，优化过程可以专注于引用子任务。
Graph Convolutional Neural Network - Spatial Convolution 图卷积神经网络 — 空域卷积详解
Jay_Tang的博客
08-20 5794
Convolutional graph neural networks (ConvGNNs) Convolutional graph neural networks (ConvGNNs) generalize the operation of convolution from grid data to graph data. The main idea is to generate a node vvv’s representation by aggregating its own features xv\
A simple neural network module for relational reasoning
EwanRenton
07-27 3530
Abstract 关系推理是智能行为中的核心，但是实验证明关系推理很难用神经网络来学习。 本文描述了如何使用Relation Networks 作为一种即插即用的Model从根本上解决关系推理问题。 Introduction 之前提到推理实体及实体见属性间的关系是智能行为中很重要的部分。   1514466203466_2.png Relational question r...
论文阅读《A simple neural network module for relational reasoning》
Ah丶Weii
10-09 508
一、重点单词理解 inherently 本质地 statistical 统计的 cylinder 圆柱体 generalize 概括、推广、笼统 sparse 稀疏
A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences(DCNN)阅读笔记
Leokb24的博客
04-12 1049
Dynamic Convolutional Neural Network 一、介绍 一篇14年的很经典的论文, 模型采用动态k-max pooling取出得分topk的特征值，能处理不同的句子，不依赖解析树。网络包含两种类型的层：一维的卷积层和动态k-max池化层（Dynamic k-max pooling）。 k-max pooling： pooling的结果不是返回一个最大值，而是返回k组最...
睿智的seq2seq模型1——利用seq2seq模型对数字进行排列
Bubbliiiing的学习小课堂
01-15 4002
睿智的seq2seq模型1——利用seq2seq模型对数字进行排列学习前言seq2seq简要介绍利用seq2seq实现数组排序实现方式一、对输入格式输出格式进行定义二、建立神经网络1、神经网络的输入2、语义编码c的处理3、输出神经网络4、网络构建部分全部代码全部实现代码 学习前言 快乐学习新知识，seq2seq还是很重要的！ seq2seq简要介绍 seq2seq属于encoder-decode...
softsort:代码“ SoftSort
05-04
“ SoftSort：argsort运算符的连续松弛”的代码，ICML 2020。 该存储库是ermongroup/neuralsort一个分支，实现了SoftSort运算符，并复制了论文“ SoftSort：argsort运算符的连续松弛”中报告的所有结果。 要求 该代码库在Python 3.7中实现。 要安装必要的要求，请运行以下命令： pip3 install -r requirements.txt 手写数字排序实验 要重现表1中的结果，只需运行： cd tf bash run_sort.sh python3 run_sort_table_of_results.py 第一个脚本（bash）将训练所有模型。 这需要很长时间。 您可以检查此脚本，以查看用于训练每个模型的参数（本文中报告的参数）。 第二个脚本（python）将处理来自模型的结果并打印表1。 要直接训练单个模型，可以
人脸跟踪：deepsort代码解读
BigCowPeking
08-30 1万+
代码流程图 deepsort代码解读 deep_sort代码(此处)处理流程解析：  按视频帧顺序处理，每一帧的处理流程如下： 读取当前帧目标检测框的位置及各检测框图像块的深度特征(此处在处理实际使用时需要自己来提取)； 根据置信度对检测框进行过滤，即对置信度不足够高的检测框及特征予以删除； 对检测框进行非最大值抑制，消除一个目标身上多个框的情况； 预测：使用kalman滤波预...
【R语言】数据标准化处理
热门推荐
JianJuly的博客
06-10 5万+
1、标准化——数据处理 preProcess(x, method = c("center", "scale"), 　　　　　thresh = 0.95, 　pcaComp = NULL, 　na.remove = TRUE, 　k = 5, 　　　　　knnSummary = mean, 　outcome = NULL, 　fudge = 0.2, 　numUnique = 3, 　　　　　verbose = FALSE, 　freqCut = 95/5,　 uniqueCut
R语言scale与unscale函数
11-09 1402
一、scale函数 R语言base库中自带数据标准化接口scale函数，函数介绍如下 Usage scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) Arguments x: a numeric matrix(like object). center: either a logical value or a numeric vector of l...
Bitonic sort(双调排序)
巴尔干2015
07-02 8464
怎么保证Bitonic sort算法保证了排序的正确性？希望有同样疑问的你看到这篇文章会有所启示~
R语言中的scale函数
Nicole的博客
04-23 3万+
scale函数是将一组数进行处理，默认情况下是将一组数的每个数都减去这组数的平均值后再除以这组数的均方根。其中有两个参数，center=TRUE，默认的，是将一组数中每个数减去平均值，若为false，则不减平均值；                            scale=TRUE：默认的，是将一组数中每个数除以均方根（）并不是均方根，而是为了计算方差而设计的一个类似样本方差的东西，所以计...
排序网络（Sorting network ）构造的C语言实现
Meditator_hkx的博客
03-04 3263
sorting network排序网络的定义可参考维基百科。其中，如何构造排序网络是一个很有意思的话题，一个基本的思想是递归的构造sorter来完成对2^k个输入的排序网络。这是我们算法设计这门课的一个作业，用代码实现对任意形如n=2^k个输入的排序网络构造。递归说明建立一个n=2^k个输入的排序网络，有两个步骤： 构造2个子sorter，每个的大小均为n/2； 构造一个merger，大小为n。 每
人工神经网络之乳腺癌识别
lsxxx2011的专栏
12-19 1281
人工神经网络是一种类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型，由大量的输入层节点、隐藏层节点和输出层节点连接构成。其构造类似于下图：上图中明确显示了输入层、隐藏层...
BP神经网络(BP Neural Network)的相关论文
最新发布
05-26
### 关于BP神经网络相关论文的获取 BP神经网络作为经典的人工智能算法之一，在学术界有着广泛的研究和应用。以下是关于如何查找与BP神经网络相关的高质量论文的一些建议： #### 1. **常用数据库** 可以访问一些知名的学术资源网站来检索BP神经网络的相关研究论文，例如： - IEEE Xplore Digital Library：IEEE是一个专注于电气工程、计算机科学及相关学科的重要机构，其平台上有很多关于BP神经网络及其优化方法的文章[^1]。 - ScienceDirect by Elsevier：提供广泛的科学研究文章，涵盖了BP神经网络的基础理论以及实际应用场景分析[^2]。 #### 2. **搜索引擎工具** 利用Google Scholar (https://scholar.google.com/) 是一种非常便捷的方式。只需输入关键词如“Backpropagation Neural Networks”，即可找到大量公开或者付费获取的文献链接[^3]。此外还可以尝试设置过滤条件以缩小范围至最近几年发表的内容或是特定领域内的成果展示。 #### 3. **开放存取平台** 对于希望免费阅读某些高水平期刊上的文章而言，“arXiv”(https://arxiv.org/) 成为了首选之地。这里汇集了许多前沿技术预印本手稿，包括但不限于深度学习框架下改进版BP算法等方面探讨[^4]。 #### 4. **具体推荐几篇可能感兴趣的题目方向如下所示:** - “Improving Generalization Performance of Back Propagation Learning Using Pruning Techniques”: 探讨了通过剪枝技术提高标准BP模型泛化能力的新思路; - "A Comprehensive Study on Activation Functions in Deep Learning": 虽然主要聚焦激活函数但同样涉及到它们在传统三层结构中的角色作用; - Another example could be:"Optimization Methods For Training Large Scale Feedforward Neural Nets", which focuses not only limited to back-prop but also other advanced strategies within this context. 请注意以上仅为示例名称并非真实存在的文档标题, 实际操作时需依据个人需求调整查询关键字组合形式。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_papers(keyword): url = f"https://www.semanticscholar.org/search?q={keyword}&sort=relevance" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') papers = [] for item in soup.select('.result'): title = item.find('h3').text.strip() link = item.find('a')['href'] abstract = item.find(class_='cl-abstract-text').text.strip()[:150]+'...' paper_info={ 'Title':title, 'Link':link , 'Abstract':abstract } papers.append(paper_info) return papers papers=search_papers('back propagation neural networks') for idx,paper in enumerate(papers[:5]): print(f"{idx+1}. {paper['Title']}\n Link:{paper['Link']} \n Abstract:{paper['Abstract']}\n\n") ``` 此段代码展示了如何基于Semantic Scholar API构建简单的爬虫程序自动抓取前五条匹配记录并打印基本信息摘要部分供参考使用者快速浏览决定是否值得深入了解全文内容。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值