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洛谷——P1038 神经网络
阅读量:7048 次
发布时间:2019-06-28

本文共 2633 字,大约阅读时间需要 8 分钟。

P1038 神经网络

题目背景

人工神经网络(Artificial Neural Network)是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统,在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。对神经网络的研究一直是当今的热门方向,兰兰同学在自学了一本神经网络的入门书籍后,提出了一个简化模型,他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模型的实用性。

题目描述

在兰兰的模型中,神经网络就是一张有向图,图中的节点称为神经元,而且两个神经元之间至多有一条边相连,下图是一个神经元的例子:

神经元〔编号为1)

图中,X1―X3是信息输入渠道,Y1-Y2是信息输出渠道,C1表示神经元目前的状态,Ui是阈值,可视为神经元的一个内在参数。

神经元按一定的顺序排列,构成整个神经网络。在兰兰的模型之中,神经网络中的神经无分为几层;称为输入层、输出层,和若干个中间层。每层神经元只向下一层的神经元输出信息,只从上一层神经元接受信息。下图是一个简单的三层神经网络的例子。

兰兰规定,Ci服从公式:(其中n是网络中所有神经元的数目)

公式中的Wji(可能为负值)表示连接j号神经元和 i号神经元的边的权值。当 Ci大于0时,该神经元处于兴奋状态,否则就处于平静状态。当神经元处于兴奋状态时,下一秒它会向其他神经元传送信号,信号的强度为Ci。

如此.在输入层神经元被激发之后,整个网络系统就在信息传输的推动下进行运作。现在,给定一个神经网络,及当前输入层神经元的状态(Ci),要求你的程序运算出最后网络输出层的状态。

输入输出格式

输入格式:

 

输入文件第一行是两个整数n(1≤n≤100)和p。接下来n行,每行两个整数,第i+1行是神经元i最初状态和其阈值(Ui),非输入层的神经元开始时状态必然为0。再下面P行,每行由两个整数i,j及一个整数Wij,表示连接神经元i、j的边权值为Wij。

 

输出格式:

 

输出文件包含若干行,每行有两个整数,分别对应一个神经元的编号,及其最后的状态,两个整数间以空格分隔。仅输出最后状态大于零的输出层神经元状态,并且按照编号由小到大顺序输出!

若输出层的神经元最后状态均为 0,则输出 NULL。

 

输入输出样例

输入样例#1:
5 61 01 00 10 10 11 3 11 4 11 5 12 3 12 4 12 5 1
输出样例#1:
3 14 15 1 拓扑排序 我们需要弄明白这样一点:输入层是指入度为零的点,输出层是指出度为零的点。所以我们需要处理入度为零的点和出度为零的点。 然后在进行拓扑排序,在拓扑排序里面的时候我们要注意题目中有个要求:当 Ci大于0时,该神经元处于兴奋状态,否则就处于平静状态。当神经元处于兴奋状态时,下一秒它会向其他神经元传送信号,信号的强度为Ci。 也就是说当c[i]<0的时候我们就不在进行信息传递,直接break。 天呐,蒟蒻竟然弄了半天也没弄懂那个公式是什么意思、、、、一直认为是讲他们乘起来然后减u[i]然后在累加、、、 结果他没有括号、、、(也就是说他不是每次都减、、、) 只减一次,我们如果在拓扑排序里面减的话就把入度为零的也减去了。那就在外面减吧、、、 某大佬原话:有阈值的神经元一定有入读,一定是从一个入度为零的神经元得到的,continue得时候,不会把你刚开始减过阈值的神经元过滤,因为那时候她还有入读你可以最开始把有入读的点的阈值减去。然后在更新得时候就不用管阈值了
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#define N 1100using namespace std;bool flag;int n,m,x,y,z,tot,c[N],u[N],in[N],out[N],head[N];queue
q;int read(){ int x=0,f=1; char ch=getchar(); while(ch<'0'||ch>'9'){ if(ch=='-')f=-1; ch=getchar();} while(ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0'; ch=getchar();} return x*f;}struct Edge{ int to,dis,next;}edge[N];int add(int x,int y,int z){ tot++; edge[tot].to=y; edge[tot].dis=z; edge[tot].next=head[x]; head[x]=tot;}int main(){ n=read(),m=read(); for(int i=1;i<=n;i++) c[i]=read(),u[i]=read(); for(int i=1;i<=m;i++) { x=read(),y=read(),z=read(); add(x,y,z),in[y]++,out[x]++; } for(int i=1;i<=n;i++) if(in[i]) c[i]-=u[i]; for(int i=1;i<=n;i++) if(!in[i]) q.push(i); while(!q.empty()) { int x=q.front();q.pop(); if(c[x]<=0) continue; for(int i=head[x];i;i=edge[i].next) { int t=edge[i].to; in[t]--; c[t]+=c[x]*edge[i].dis; if(in[t]==0) q.push(t); } } for(int i=1;i<=n;i++) if(!out[i]&&c[i]>0) flag=1,printf("%d %d\n",i,c[i]); if(!flag) printf("NULL\n"); return 0;}

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/z360/p/7470496.html

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