2019暑假集訓 神經網路

2022-05-08 20:12:08 字數 2348 閱讀 6804

人工神經網路(artificial neural networkartificialneuralnetwork)是一種新興的具有自我學習能力的計算系統,在模式識別、函式逼近及貸款風險評估等諸多領域有廣泛的應用。對神經網路的研究一直是當今的熱門方向,蘭蘭同學在自學了一本神經網路的入門書籍後,提出了乙個簡化模型,他希望你能幫助他用程式檢驗這個神經網路模型的實用性。

在蘭蘭的模型中,神經網路就是一張有向圖,圖中的節點稱為神經元,而且兩個神經元之間至多有一條邊相連,下圖是乙個神經元的例子:

神經元〔編號為11)

圖中,x_1-x_3x1​−x3​是資訊輸入渠道,y_1-y_2y1​−y2​是資訊輸出渠道,c_1c1​表示神經元目前的狀態,u_iui​是閾值,可視為神經元的乙個內在引數。

神經元按一定的順序排列,構成整個神經網路。在蘭蘭的模型之中,神經網路中的神經元分為幾層;稱為輸入層、輸出層,和若干個中間層。每層神經元只向下一層的神經元輸出資訊,只從上一層神經元接受資訊。下圖是乙個簡單的三層神經網路的例子。

蘭蘭規定,c_ici​服從公式:(其中nn是網路中所有神經元的數目)

公式中的wji​(可能為負值)表示連線jj號神經元和ii號神經元的邊的權值。當 ci​大於0時,該神經元處於興奮狀態,否則就處於平靜狀態。當神經元處於興奮狀態時,下一秒它會向其他神經元傳送訊號,訊號的強度為ci​。

如此.在輸入層神經元被激發之後,整個網路系統就在資訊傳輸的推動下進行運作。現在,給定乙個神經網路,及當前輸入層神經元的狀態(ci​),要求你的程式運算出最後網路輸出層的狀態。

輸入檔案第一行是兩個整數n(1≤n≤100)和p。接下來n行,每行2個整數,第i+1行是神經元ii最初狀態和其閾值(ui​),非輸入層的神經元開始時狀態必然為0。再下面p行,每行由2個整數i,j及1個整數wij​,表示連線神經元i,j的邊權值為wij​。

輸出檔案包含若干行,每行有2個整數,分別對應乙個神經元的編號,及其最後的狀態,2個整數間以空格分隔。僅輸出最後狀態大於0的輸出層神經元狀態,並且按照編號由小到大順序輸出。

若輸出層的神經元最後狀態均為 0,則輸出 「null」。

輸入 #1複製

5 6

1 01 0

0 10 1

0 11 3 1

1 4 1

1 5 1

2 3 1

2 4 1

2 5 1

輸出 #1複製

3 1

4 15 1

**洛谷p1038

很久沒有做過這樣的題了(逃)

本題的坑點有兩個 第一是輸入層的狀態不能提前減去u[i]但其它層需要

第二是注意拓撲排序不要重複進佇列

**

#include#include

#include

#include

using

namespace

std;

int n,p,head[100050],num,c[100050],u[100050],book[100050],ind[100050],ins[100050],deg[100050

];struct

edge

e[2000050

];void add(int u,int v,int

c)queue

q;intmain()

for(int i=1;i<=n;i++)

if(!deg[i])c[i]+=u[i],book[i]+=u[i];//

若入度為0則重新加上u[i]

for(int i=1;i<=n;i++)

if(book[i]>0)q.push(i),ins[i]=1

;

while(!q.empty())}}

int flag=0

;

for(int i=1;i<=n;i++)

if(!ind[i]&&c[i]>0)printf("

%d %d\n

",i,c[i]),flag=1

;

if(!flag)puts("

null");

return0;

}

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