PAT甲级1122

Uncertainty-Aware Mean Teacher(UA-MT) 本文提出了一种新的基于不确定性的半监督学习框架(UA-MT),通过额外利用未标记的数据从3D MR图像中分割左心房。具体地说,本文建立了一个教师模型和一个学生模型,学生模型通过最小化标注数据上的分割监督损失和所有输入数据上的与教师模型预测输出的一致性损失进行优化。如果没有未标记输入中的注释,教师模型的预测目标可能不可靠且有噪声。:在估计不确定性 U 的指导下,我们过滤掉相对不可靠**(高不确定性),整个体积** U 的不确定性**是 {u} ∈ RH×W ×D。过滤掉高不确定性的,也就是熵大于某个值的。 阅读详情

PAT甲级1122

题目大意:给出n个节点m条边构成一个无向图,接下来给出k个待查询路径,看是否可以构成一个简单回路。
要求路径中不能有重复的边,开头结尾节点必须一致,必须包含所有顶点,可以用个set存放查询的节点判断是否包含所有顶点(测试点2)。若中途发现不符合要求不能提前退出,一定要输入完所有数据。

#include <stdio.h>
#include <vector>
#include <string>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include <math.h>
#include <set>
#include <map>
#include <stack>
#define MAXN 205
using namespace std;

int edge[MAXN][MAXN];
int n,m;
set<int> s;
int main(){
	int v1,v2,k,start,num,next,pre;
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=0;i<m;i++){
		scanf("%d%d",&v1,&v2);
		edge[v1][v2]=edge[v2][v1]=1;
	}
	scanf("%d",&k);
	for(int i=0;i<k;i++){
		bool flag=true;
		scanf("%d%d",&num,&start);
		s.insert(start);
		pre=start;
		for(int j=1;j<num;j++){
			scanf("%d",&next);
			s.insert(next);
			if(edge[pre][next]==0)
				flag=false;
			pre=next;
		}
		if(flag==false||num!=n+1||next!=start||s.size()!=n) printf("NO\n");
		else printf("YES\n");
		s.clear();
	}
	system("pause");
	return 0;
}

卷积神经网络中的自注意力机制(Self-Attention Mechanism) 卷积神经网络中的机制表现为操作,其实现过程与Seq2Seq模型的自注意力机制类似。标准的卷积层是一种局部滤波操作,其输出特征上的任意位置是由对应输入特征的一个邻域构造的,只能捕捉局部特征之间的关系。而自注意力机制通过计算任意两个位置之间的关系直接捕捉远程依赖,而不用局限于相邻点,相当于构造了一个的卷积核,从而可以捕捉更多信息。在卷积网络的自注意力机制中,首先构造输入特征x的键特征fx, 查询特征gx和值特征hx; 阅读详情

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