minimization专题

【ZOJ】2539 Energy Minimization 最小割——项目分配问题

传送门:【ZOJ】2539 Energy Minimization 题目分析:还是项目分配问题,还是曾经的味道TUT 再次请出神奇的函数: 再看看题目中的函数: 惊人的相似啊有木有!简直就是稍作修改就好了。。 因为Xi只能取0或1,所以最终我们可以将所有的Xi分成两个集合:Xi取1的集合,Xi取0的集合。 假设源点S和Xi取1的集合相连,汇点T和Xi取0的集合相

D. Yet Another Minimization Problem(dp,数学公式推导)

You are given two arrays aa and bb, both of length nn. You can perform the following operation any number of times (possibly zero): select an index ii (1≤i≤n1≤i≤n) and swap aiai and bibi. Let's defi

论文阅读——Efficient and Robust Feature Selection via Joint L2,1-Norms Minimization

一、前言 最近因为对结构化多任务学习,以及对带范数目标函数求解的学习,一直都很想求解带L2,1范数的目标函数(其实这只是个过程),针对这样的不光滑目标函数,梯度下降法并不合适。 虽然sklearn中的MultiTaskLasso也是这样的目标函数,并且使用了坐标下降法来求解,但是当目标函数中的损失函数也用L2,1范数时我又懵圈了。 正当我琢磨是不是能把两部分合在一起求解一个L2,1范数时(其

Weighted Nuclear Norm Minimization with Application to Image Denoising——学习笔记

加权核范数(WNNM)最小化及其在图像去噪中的应用——学习笔记 前景提要不同权重 w w w条件下的求解方法权重按非升序排列 w 1 ≥ ⋅ ⋅ ≥ w n ≥ 0 w_1≥··≥w_n≥0 w1​≥⋅⋅≥wn​≥0权重按任意序排列权重按非降序排列 0 ≤ w 1 ≤ ⋅ ⋅ ≤ w n 0≤w_1≤··≤w_n 0≤w1​≤⋅⋅≤wn​ WNNM在图像去噪中的应用 前景提要

A Gift from Knowledge Distillation: Fast Optimization,Network Minimization and Transfer Learning论文初读

目录 摘要 引言 相关工作   知识迁移   快速优化   迁移学习 方法   提出观点   数学表达式   FSP Matrix的损失   学习步骤 实验   快速优化   性能的提升   迁移学习 结论 摘要 提出了将蒸馏的知识看作成一种解决问题的流,它是在不同层之间的feature通过内积计算得到的 这个方法有三个好处:   student网络可以