栈的简单空间映射

2.2 拓扑空间与连续映射 §2.2 拓扑空间与连续映射  本节重点:拓扑与拓扑空间的概念,并在此空间上建立起来的连续映射的概念.  注意区别:拓扑空间的开集与度量空间开集的异同;连续映射概念的异同.  现在我们遵循前一节末尾提到的思路,即从开集及其基本性质(定理2.1.2)出发来建立拓扑空间的概念.  定义2.2.1 设X是一个集合,T是X的一个子集族.如果T满足如下条件:  (l)X,∈T ;   阅读详情

   栈本身也是一种线性空间结构,很容易实现向线性地址空间的映射。与队列的头尾两端都可以移动不同(都可以移动,不代表一定要移动),栈只有一个操作结点的端口,通常称为“栈的顶端”。因为栈的顶端总是固定的,所以栈顶随着结点的压入和弹出,其位置总是变化的。

  我们爬楼梯模型中,我们假设自己的工作室在N楼:当这一数值为正时,说明我的办公室在空中,随着我们接近办公室,楼层的号码越来越大,我们形象地称为“向上生长”;当这一数值为负时,说明我们的办公室在地下,随着我们接近办公室,楼层的值越来越小,我们称之为向下生长。

 数据结构中,栈也有生长方向之分:随着栈的生长,地址的数值越来越大的,称为“向上生长”;随着栈的生长,地址的数值越来越小,称为“向下生长”。这里所谓的生长,就是指随着向栈中“压入新的结点”,栈顶与栈底之间的距离逐渐变大的过程。

 两种生长方式看似没区别,实际上却隐含了栈的最大尺寸的信息。设想,如果一个栈采用的是向下生长方式,栈底所在地址的数值就是栈中最大的,栈顶所在的位置,只能越来越小。因为线性地址空间不可能出现负值,也就是说,栈顶所在的位置到“线性存储空间0地址”这段距离就是这个栈所能使用的理论最大空间。与这种限定了最大空间的生长方式不同,采取向上生长策略的栈,从理论上说,栈顶所在的位置可以无限增大,因此不存在理论上的最大限制--栈的生长范围完全取决于存储器或者分配给栈的存储空间的大小。

  根据以上分类,我们很容易得出一个典型简单代码:

  //向上生长的堆栈

#define  STACK_SIZE 10;

#define  STACK_BOTTOM 0;

 

int nStackArray[STACK_SIZE]={0};

 

unsigned char  cStackPoint=STACK_BOTTOM;

 

//向栈中压入一个数据

BOOL Push(int nData)

{

       //判断栈是否已满

       if(cStackPoint == STACK_SIZE)

       {

              return FALSE;

       }

        nStackArray[cStackPoint]=nData;

        cStackPoint++;

        return TRUE;

}

//“弹”出栈顶数据

BOOL Pop(int *pData)

{

        //判断栈是否已空

        if(cStackPoint==StackBottom)

        {

                return FALSE;

        }

         *Pdata=nStackArray[nStackPoint-1];//取出数据

           cStackPoint--;

         return TRUE;

}

 

 

 以上代码描述的是一个采取向上生长方式的栈。我们注意到,所谓栈的生长方式完全是通过一个名叫cStackPoint的变量来体现的,这个变量通常被称为“栈顶指针”,和前面介绍过的队头指针和队尾指针一样,这也是一个逻辑指针,用来指示栈顶所在的位置。在爬楼梯模型中,爬楼梯的人就是一个具体化得栈顶指针。每当一个新的结点被压入栈中时,栈顶指针是增大还是减小,就直接决定了栈的生长类型。指针以上代码,如果我们想得到一个向下生长的栈,就需要适当对栈顶指针进行一些修改。

  //向下生长的栈

#define STACK_BOTTOM 10;

#define STACK_SIZE STACK_BOTTOM;

 

int nStackArray[STACK_SIZE]={0};

unsigned char cStackPoint=STACK_BOTTOM;

 

//压入一个数据

BOOL Push(int nData)

{

         //判断堆是否已满

         if(cStackPoint == 0)

         {

               return FALSE;

         }

          nStackArray[cStackPoint-1]=nData;//压入数据

          cStackPoint--;//栈向下生长一格

          return TRUE;

}

 

//弹出一个数据

BOOL  Pop(int *Pdata)

{

       //判断堆是否已空

       if(cStackPoint==nSTACK_BOTTOM)

       {

              return FALSE;

       }

       //判断指针是否为NULL

       if(Pdata==NULL)

       {

                return FALSE;    

       }

        *Pdata=nStackArray[cStackPoint];//弹出数据

        cStackPoint++;//栈指针前移一个

        return TRUE;

} 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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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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