min max演算法的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦王致強寫的 資料結構 和黃志勝的 機器學習的統計基礎:深度學習背後的核心技術都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自高點 和旗標所出版 。
國立東華大學 運籌管理研究所 溫日華所指導 楊文富的 貨櫃遷儲問題 --- 以人工神經網絡為基礎之方法 (2018),提出min max演算法關鍵因素是什麼,來自於人工神經網絡、貨櫃遷儲問題、Min-Max演算法、Look-ahead N演算法。
而第二篇論文國立交通大學 電子工程學系 電子研究所 李鎮宜、張錫嘉所指導 林佳龍的 非二位元低密度同位元檢查區塊/迴旋碼解碼器之設計與實現 (2015),提出因為有 非二位元低密度同位元檢查碼、迴旋碼、錯誤更正碼、解碼器、VLSI、低密度同位元檢查碼的重點而找出了 min max演算法的解答。
最後網站國立台灣師範大學資訊工程研究所碩士論文則補充:這一層是Max 層,下一層不一定就是Min 層,有可能. 某一方的玩家牌型佔了很大的優勢,從頭到尾都是他先手。因此我們在設計. Alpha-Beta pruning 演算法也必須加以改良符合 ...
資料結構
為了解決min max演算法 的問題,作者王致強 這樣論述:
本書乃高點名師王致强依多年教學經驗及研究所命題趨勢全新撰寫,內容涵蓋度全面,融入最新演算法觀念與效能分析方法,成為本書編寫的重要概念。 本書適合報考資訊所、資管所、電機所及相關系所的考生使用,內容經過系統化整理,並依章節分類歸納、精心整理出各章節要點,精選出具代表性與重要性之研究所試題(新增至111年),加以詳盡解析,期能協助考生,以較短時間掌握考試的要點,演練具有代表性的試題,以達事半功倍之效。 本書分為十一章,以循序漸進方式,強調各章命題重點,架構層次分明,輔以範例詳盡解析,使讀者在研讀時紮穩根基,從容面對各類試題。
貨櫃遷儲問題 --- 以人工神經網絡為基礎之方法
為了解決min max演算法 的問題,作者楊文富 這樣論述:
現代貨櫃運輸越來越重要,因為櫃中的貨物比其他海運貨物更具價值,所以人們希望能夠更有效率地運輸貨櫃。貨櫃碼頭是船與貨車的中轉站。在貨櫃碼頭中,有很多改進貨櫃轉運效率的議題,貨櫃遷儲問題(Container Relocation Problem)也是其中之一。對此問題,目前已有不少解決辦法,本論文挑選了Min-Max和Look-ahead N兩種啟發式演算法搬運、提取貨櫃的方法,用人工神經網絡(Artificial Neural Network, ANN)去學習這兩種啟發式演算法,測量學習成效,再用人工神經網絡學習兩者間較好的搬運提取方式,觀察人工神經網絡能否超越這兩種方法,找到更好的解。根據貨
櫃堆的大小,我們設計了兩組了不同的實驗:四高三寬、內含7個貨櫃的貨櫃堆(小型貨櫃堆)以及四高六寬、內含18個貨櫃的貨櫃堆。我們做了三種不同類型的資料集,除了模仿Min-Max和Look-ahead N兩種啟發式演算法所創造出的資料集,另外從兩種資料集中,挑出表現比較好的資料,組成新的資料集供ANN學習,觀察人工神經網路是否能超越兩種啟發式演算法。實驗結果顯示,在小型貨櫃堆中,人工神經網絡不但能完美地學習兩種啟發式演算法如何遷儲貨櫃,還能超越原本的兩種方法,減少遷儲貨櫃的次數。在大型貨櫃場裡,人工神經網路無法完美地學習兩種啟發式演算法,亦不能超越他們,不過遷儲貨櫃的次數與兩種啟發式演算法相當接近
。最後,論文討論Adam和Mini-batch兩種減少ANN運算時間的方法。
機器學習的統計基礎:深度學習背後的核心技術
為了解決min max演算法 的問題,作者黃志勝 這樣論述:
「作者在上市 IC 公司上班,每天面對 real world problems。探索如何建立輕量深度學習網路以及發展更有效率的學習方式是他每天的工作。這是一本學理及實務兼具的好工具書。」 - 中央研究院資訊科學研究所所長 廖弘源博士 推薦 [搭起 AI 與統計的橋樑] 原本統計學與人工智慧是兩個完全不同的領域,然而兩者在近代都有了新的發展進而產生連結。在人工智慧中導入機率與統計的觀念,讓電腦具有自己找出數據之間的關聯性並試圖解決問題的能力,因而出現機器學習 (machine learning) ,再加上電腦計算能力的大幅提升,解決多層類神經網路和大數據之間聯
繫性的可能,進而衍生出現今最熱門的深度學習 (deep learning)。 不過,大部分電腦相關科系出身的人並不熟悉統計學,因此在更上一層樓的時候容易遇到障礙。有鑒於此,小編在推出《機器學習的數學基礎》(天瓏專業書店年度暢銷第一名) 一書之後,就積極開發 AI 與統計學相關的書籍。在尋尋覓覓之後請到擅長統計與機器學習的黃志勝博士出馬撰寫《機器學習的統計基礎》,首要之務就是讓讀者不要視統計為畏途,因此在書中設計大量範例以降低學習難度,務求讀得懂、做得出來才容易吸收,進而搭好統計與機器學習的橋樑。如果自覺數學已經還給老師了也不用擔心,可以將本書搭配《機器學習的數學基礎》一併完整學習。
[學會統計,由混亂到清晰] 本書從讀者在高中就學過的集合與機率論開始,帶您快速複習一遍,並將容易混淆之處多多舉例說明,並將以前似懂非懂的隨機變數、機率分布等觀念再解釋得更清楚。接下來就進入專有名詞特別多的統計學,這也是造成許多人暈頭轉向之處。特別是樣本估計、信賴區間、顯著水準、信心水準、t-分布、假設檢定...等讓人一個頭兩個大的主題,更是務求清楚明瞭。當然本書不可能把完整的統計學全都搬進來,此處只介紹機器學習、深度學習需要用到的統計基礎知識,縮短您的學習時間。 然後就進入機器學習的重頭戲,從資料前處理到迴歸、分類模型的建立,以及當數據的特徵數過多時的 PCA、LDA 統計降維法
。從類神經網路開始進入深度學習的範疇,包括前向傳遞、梯度下降法與倒傳遞學習法的手算實作,幫助讀者一步步建立深度學習的演算邏輯,並利用參數常規化解決模型過擬合 (over-fitting) 的問題。最後,導入模型評估,例如二元、多元分類模型評估指標、迴歸模型評估指標、4 種交叉驗證的方法,做為判斷模型好壞的參考依據。 相信讀者認真看完本書後,一定能建立起機器學習結合統計學的硬底子。當然這只是開端,期望讀者以本書為基石繼續前行。 本書特色 1. 打好機率與統計的基礎,快速釐清讓人容易暈頭轉向的統計理論。 2. 藉由大量範例說明,務求讀得懂、做得出來,才容易吸收。 3. 作者提
供專屬讀者天地,以及機器學習方面的文章供後續學習。
非二位元低密度同位元檢查區塊/迴旋碼解碼器之設計與實現
為了解決min max演算法 的問題,作者林佳龍 這樣論述:
錯誤更正碼在通訊或儲存系統中提供錯誤更正的能力。 在過去數十年中,因為二位元低密度檢查碼的優秀更正能力及高平行度的處理特性,所以該碼廣泛地運用在許多系統或標準中。非二位元低密度檢查碼在多根天線系統以及衰弱通道下擁有更傑出的錯誤更正能力,且可同時更正連續及隨機的錯誤。然而,解碼器的高複雜度及大量的儲存需求使得非二位元低密度檢查碼無法在實際的應用中被採用。許多文獻在演算法及硬體架構上簡化及改善解碼過程,但吞吐量、矽面積使用效率以及能量使用效率仍然跟其它種類的錯誤更正碼相之甚遠。另一方面來說,二位元低密度檢查區塊碼不利提供多種碼長及多種碼率。非二位元低密度檢查迴旋碼不僅具有優秀的錯誤更正能力,並且
像迴旋碼一樣能提供多種碼長。然而,該碼卻有些缺點,例如長延遲、低平行度以及一般的吞吐量。除此之外,目前文獻中並無該類解碼器的討論。因此,在此論文中探討並研究非二位元低密度檢查區塊碼/迴旋碼來探索未來通訊系統中該碼的潛力。非二位元低密度檢查區塊碼方面,此論文提出了兩個完整設計。第一個是運用在類循環非二位元低密度檢查區塊碼的高矽面積使用效率解碼器架構,解碼演算法是根據延伸的最小值-總和演算法(Extended Min-Sum)。藉由提出的雙倍吞吐量的校驗節點單元以及節點單元間的重疊處理來提升吞吐量。訊息隱藏以及簡化的變數節點單元被提出來降低儲存量及運算量。綜合以上技巧,實作了一個GF(64)(11
2,56)非二位元低密度檢查區塊碼解碼器。在post-layout結果中,core面積是2.24 mm^2,功率是274mW而吞吐量是124.6 Mb/s。第二個設計是針對近年興起的低耗移動裝置或IoT應用。根據trellis min-max演算法,提出了高吞吐量的校驗節點單元以及兩階段的變數節點單元來提升吞吐量和能源效率。為了提供多樣化的通道品質,提出訊息長度切換方法來調整錯誤更正能力來節省能源。為了驗證提出的方法,我們用90nm CMOS實作了一個GF(32)(400,200)的非二位元低密度檢查區塊碼解碼器。在量測結果中,core面積是5.02 mm^2,吞吐量是1.53 Gb/s而功率
是434mW。比起過去的研究,此設計具有最高的吞吐量以及最好的能源及矽面積使用效率,並能節省90%以上的能源。在非二位元低密度檢查迴旋碼方面,提出一個同時考慮到硬體架構及錯誤更正能力的的建碼方式。此碼的特色在簡單的架構以及低連線數。針對所提出的建碼方式,我們也提出了相對應的記憶體基礎之解碼器架構。其中,運算單元及運算排程皆針對能源效率來改進。綜合以上方法,用90nm CMOS實作了一個時變GF(256)(50,2,4)的非二位元低密度檢查迴旋碼解碼器。錯誤更正能力在SNR=0.9dB時達到位元錯誤率10^{-5},並且藉由穿刺可提供多種碼率。此論文中針對非二位元低密度檢查區塊碼/迴旋碼在通訊相
關系統進行了研究與探討。所提出的研究方法與實作結果在解碼校能跟硬體效率之間有更好的平衡,更有機會應用在實際應用。
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#2.Algorithmics (演算法) 2015
最小成本最大流量演算法(Minimum-Cost Maximum-Flow Alg., Min-Cost Max-Flow Alg., MCMF Alg.)(MCMF-New.zip)(p32頁最大流應為9)、匈牙利演算法(Hungarian ... 於 staff.csie.ncu.edu.tw -
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#4.國立台灣師範大學資訊工程研究所碩士論文
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#25.Min-Max 對局搜尋法的範例
「Alpha-Beta 修剪法」其實是「Min-Max 對局搜尋法」的一個修改版,主要是在Min-Max 當中加入了α 與β 兩個紀錄值,用來做為是否要修剪的參考標準,演算法如下所示。 於 programmermagazine.github.io -
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解析. 根據題意,給定一個0 開始索引的陣列nums ,長度為2 的倍數,讓我們按照特定的演算法來改變 ... 於 www.gushiciku.cn -
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介紹. Max-min fairness 是在通訊網路中針對多工、有限的資源做分配的演算法,分配方式是對較高流量或是突發的流量進行限制。 · 演算法. 這演算法有一些 ... 於 jackkuo-tw.medium.com -
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MiniMax算法 常用於棋類等由兩方較量的遊戲和程序。該算法是一個零總和算法,即一方要在可選的選項中選擇將其優勢最大化的選擇,另一方則選擇 ... 於 www.mropengate.com -
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6. int max = INT_MIN;. int min = INT_MAX;. bool flag = false;. if( ... 於 www.studocu.com -
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#61.2018 秋電腦對局理論 - eopXD
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簡單來說,推積演算法主要可分解為以下幾個步驟: 1. 建構(Heapify): 將陣列轉換成Max heap或Min heap。 2. 調整(Adjust): 進行排序。 3. 於 seanleetech.com -
#64.转载——MinMax算法详解- Johnson-Hugo - 博客园
每盘棋局都是一棵巨大的n叉树,如果能通过树状搜索找到棋局中对双方来说都最好的着法就好了。这个浅显的算法在这里称为“最小-最大搜索”(Min-max ... 於 www.cnblogs.com -
#65.Algorithms library - cppreference.com
Minimum /maximum operations · max · max_element · min · min_element · minmax. (C++11). minmax_element. (C++11). clamp. (C++17). Permutations ... 於 en.cppreference.com -
#66.Reorder List - LeetCode
Can you solve this real interview question? Reorder List - You are given the head of a singly linked-list. The list can be represented as: L0 → L1 → … 於 leetcode.com -
#67.AI 筆記15 - Minimax演算法 - Sonny不讀不行
1. root node是max ply,所以max檢查其目前的state並非終局,就對max所有可以下的move形成的child node選擇一個最大的utility score的move。 · 2. min ply ... 於 fu-sheng-wang.blogspot.com -
#68.heapq --- 堆積佇列(heap queue) 演算法— Python 3.11.3 說明 ...
第二,我們的pop 方法會回傳最小的元素而不是最大的元素( 在教科書中被稱作"min heap",而"max heap" 因為他很適合做原地排序,所以更常出現在教科書中)。 這兩個特性 ... 於 docs.python.org -
#69.最清晰易懂的MinMax算法和Alpha-Beta剪枝详解 - CSDN博客
Minimax算法 (亦称MinMax or MM)又名极小化极大算法,是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。 於 blog.csdn.net -
#70.極大極小演算法有些不明白? - GetIt01
比如下面這個井字棋遊戲,Max代表你自己,Min代表你的對手。 這個時候我們需要給每一種結果一個分數,就是這裡的Utility ... 於 www.getit01.com -
#71.人工智慧的最小最大演算法 - tw511教學網
Mini-max演算法是一種遞回或回溯演算法,用於決策和博弈論。它為玩家提供了一個最佳的動作,假設對手也在玩最佳狀態。 Mini-Max演算法使用遞回來搜尋遊戲樹。 Min-Max ... 於 tw511.com -
#72.新型Min-Max 對局樹走訪演算法之研究研究成果報告(精簡版)
但是,蒙地卡羅演算法僅簡單地. 求取各亂數路徑的算術平均值來作為中間節點的分數,忽略了Min-Max 演算法. 中α截斷和β截斷的精神,因而很容易產生無意義的模擬路徑。 本 ... 於 www.etop.org.tw -
#73.Xiaomi 13 Pro - 小米
即使是在低光源環境下,感光元件也能產生超清晰的影像,無需依賴重度降噪的演算法。因此作品可以保留顏色、紋理和細節。 ... User Avatar. min te lin. 25 5月04:55 am. 於 www.mi.com -
#74.使用Minimax 算法创建不可被击败的井字棋游戏 - freeCodeCamp
如果你也有同样的经历,我想给你介绍极小化极大算法(Minimax algorithm)。 这种算法就像一个专业的象棋选手,总能多想几步,并且站在对手的立场来 ... 於 www.freecodecamp.org -
#75.遊戲AI 設計, @ 騰部落.投資理財 - 隨意窩
前五種用基本的演算法就可以得到不錯的效果, 而圍棋因為複雜度太高,需要用類似機器學習的方式來訓練,才能達到一定的程度。 做四子棋,用到遊戲樹、Min-Max ... 於 blog.xuite.net -
#76.Python使用min、max函式查詢二維資料矩陣中最小、最大值的 ...
簡單使用 min 、 max 函式來得到二維資料矩陣中的最大最小值,很簡單, ... 數學運算技巧總結》、《Python資料結構與演算法教程》、《Python函式使用 ... 於 www.itread01.com -
#77.Sorting (Bubble, Selection, Insertion, Merge, Quick ... - VisuAlgo
Searching for a specific value v in array A,; Finding the min/max or the k-th smallest/largest value in (static) array A,; Testing for uniqueness and ... 於 visualgo.net -
#78.極大極小演算法轉 - 程式人生
比如下面這個井字棋遊戲,Max代表你自己,Min代表你的對手。 這個時候我們需要給每一種結果一個分數,就是這裡的Utility。這個分數是站在我自己(也就是 ... 於 www.796t.com -
#79.正規化資料:元件參考- Azure Machine Learning
某些演算法也需要正規化,才能正確地為資料建立模型。 ... MinMax:min-max 正規器會以線性方式將每個特徵重新調整為[0,1] 間隔。 於 learn.microsoft.com -
#80.歡迎馬來嘉義輔選陳以真涂醒哲:提醒市民陳是國民黨提名 - 民報
聯合國秘書長訪基輔指戰爭荒謬又邪惡 · 正式收購推特,馬斯克:將開源演算法、打擊垃圾留言機器人,所有用戶需身分驗證 · COVID-19篩檢量銳減WHO示警 ... 於 www.peoplemedia.tw -
#81.程式/演算法基本技巧
real max, min delta_theta = (2*3.14 - 0.0)/120 max = sin(0.0) min = sin(0.0) do i=1,120 theta = 0.0 + (i-1)*delta_theta answer = sin(theta) 於 boson4.phys.tku.edu.tw -
#82.Algorithms, Part I - Coursera
When the keys are Comparable, we define an extended API that includes the additional methods min, max floor, ceiling, rank, and select. 於 www.coursera.org -
#83.智慧物聯暗棋機器人姓名:林昕鋭關鍵字:AIoT、強化學習
對弈人工智慧方面除了傳統審局函數搭配演算法(如. Min-Max、Alpha-Beta)製作暗棋人工智慧外,目前仍未嘗試的暗棋搭配深度學習的人工智慧。 最後將所需的(1)象棋視覺辨識 ... 於 www.mxeduc.org.tw -
#84.JCxYIS/Algorithm-Edge-Connectivity-Unity: 到底是誰會想用 ...
求min-cut 可以利用最大流最小割原理取得,這裡作業直接要求使用Ford-Fulkerson + Edmonds-Karp 演算法。 使用該演算法得到maximum-flow 之後,判斷該max- ... 於 github.com -
#85.Main Page - Algorithms for Competitive Programming
Home · Algebra · Data Structures · Dynamic Programming · String Processing · Linear Algebra · Combinatorics · Numerical Methods · Geometry · Graphs ... 於 cp-algorithms.com -
#86.CPU vs. GPU:差異是什麼? - Intel
這些演算法利用加速,效能大幅提升,將真實世界問題的訓練時間控制在可行的範圍內。 ... 或Intel® Iris® Xe MAX 獨立顯示晶片,是第一款搭載Intel Xe 架構的獨立GPU。 於 www.intel.com.tw -
#87.人工智能的最小最大算法 - 易百教程
Min -Max算法主要用于AI中的游戏。如Chess,Checkers,tic-tac-toe,go和各种拖车玩家游戏。该算法计算当前状态的最小极大决策。 於 www.yiibai.com -
#88.一個以MAX-MIN 蟻群系統為基礎之改良式搜尋演算法用於解決 ...
多旅行銷售員問題(Multiple Traveling Salesman Problem, MTSP) 是一個在日常生活中常見的問題,如交通、工業、商業以及物流等領域中都能找到它,這個問題主要的目標是 ... 於 ndltd.ncl.edu.tw -
#89.歸一化、標準化、中心化分別是什麼? - Cupoy
標準化主要是應用在機器學習的演算法當中,目的是為了要讓數據變成同一個 ... 常見的歸一化方法是使用最小值最大值歸一化法(Min-Max Normalization). 於 www.cupoy.com -
#90.MAX-MIN 螞蟻演算法於配送中心選址之研究
在求解的過程中使用MATLAB 7.0 的軟體編寫模擬程式,使用相較於傳統的蟻群演算法有更. 高穩定性的MAX-MIN 螞蟻演算法,並使用費洛蒙自動調整更新概念,根據配送總成本 ... 於 www.airitifile.com -
#91.f650. 今天逗小貓(Heap+-) - 高中生程式解題系統
最佳演算法是從一個節點元素任意放置的二元樹開始,由下而上對每一個子樹 ... 第一列有N+2個正整數,第1個數字只有1或2代表1:Min或2:Max,第2個數字N ... 於 zerojudge.tw -
#92.最清晰易懂的MinMax算法和Alpha-Beta剪枝詳解 - 台部落
Minimax算法 (亦稱MinMax or MM)又名極小化極大算法,是一種找出失敗的最大可能性中的最小值的算法。 Minimax算法常用於棋類等由兩方較量的遊戲和程序。 於 www.twblogs.net -
#93.人工智慧如何解決問題#minimax演算法 - YouTube
生活中存在許多零和遊戲或零和賽局(Zero-Sum Game)。了解零和賽局背後的設計原理,對於策略的形成與選擇有很大的幫助,如果想聽最有趣的電腦科學 ... 於 www.youtube.com -
#94.國立臺灣大學電機資訊學院資訊工程學系碩士論文遊戲演算法在 ...
Alpha-beta pruning 是一個基於min-max 搜尋延伸出來加快搜尋效率. 的一個演算法,其概要是盡量減少需要搜尋的節點數目,對於不會影響到搜. 尋結果的節點就先剪掉不去做 ... 於 www.csie.ntu.edu.tw -
#95.《人工智能》(一):min-max算法- 简书
比如下面这个井字棋游戏,Max代表你自己,Min代表你的对手。 ... 我们将游戏简化成如下图,使用Minimax算法,我们可以得出这样的结果. 於 www.jianshu.com -
#96.3.1最小值最大化的遊戲策略(Minimax Game Decision)
假設一個遊戲中有兩位參與者,為方便起見我們稱他們為MAX和MIN。 由MAX先移動,且兩人 ... Minimax演算法可為MAX決定一個在搜尋範圍內的最佳策略,分為以下五步驟:. 於 rs2.ocu.edu.tw -
#97.第三章搜尋演算法
5. 1. -2. 6 min min max. Page 3. 15. 果,就不必搜尋該子樹(cutoff),節省搜尋的時間。 Alpha-Beta 演算法搜尋的效率與搜尋走法的順序有很大的關係,如圖3-2 所. 於 rportal.lib.ntnu.edu.tw