做视频图片博客网站有哪些,网站备案还是域名备案,支付网站技术服务费怎么做分录,山东省工程建设管理协会网站来源#xff1a; 深度学习与机器视觉奥地利符号计算研究所#xff08;Research Institute for Symbolic Computation#xff0c;简称RISC#xff09;的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章#xff0c;提到他做了一个调查#xff0c;参与者大多数是计算机… 来源 深度学习与机器视觉奥地利符号计算研究所Research Institute for Symbolic Computation简称RISC的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章提到他做了一个调查参与者大多数是计算机科学家他请这些科学家投票选出最重要的算法以下是这次调查的结果按照英文名称字母顺序排序。1、A* 搜索算法——图形搜索算法从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算为每个节点估算通过该节点的最佳路径并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。公式表示为 f(n)g(n)h(n)其中f(n) 是从初始状态经由状态n到目标状态的代价估计g(n) 是在状态空间中从初始状态到状态n的实际代价h(n) 是从状态n到目标状态的最佳路径的估计代价。2、集束搜索又名定向搜索Beam Search一种启发式图搜索算法通常用在图的解空间比较大的情况下为了减少搜索所占用的空间和时间在每一步深度扩展的时候剪掉一些质量比较差的结点保留下一些质量较高的结点。这样减少了空间消耗并提高了时间效率。最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点m是固定数字——集束的宽度。3、二分查找Binary Search——在线性数组中找特定值的算法每个步骤去掉一半不符合要求的数据。也称折半查找Binary Search它是一种效率较高的查找方法。但是折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构而且表中元素按关键字有序排列。4、分支界定算法Branch and Bound——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法特别是针对离散、组合的最优化。把全部可行解空间反复地分割为越来越小的子集称为分支并且对每个子集内的解集计算一个目标下界对于最小值问题这称为定界。在每次分枝后凡是界限超出已知可行解集目标值的那些子集不再进一步分枝这样许多子集可不予考虑这称剪枝。这就是分枝定界法的主要思路。5、Buchberger算法——一种数学算法可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。6、数据压缩——采取特定编码方案使用更少的字节数或是其他信息承载单元对信息编码的过程又叫来源编码。7、Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议允许双方在事先不了解对方的情况下在不安全的通信信道中共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起加密后续通讯。8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图计算其中的单一起点最短算法。从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法它应用了贪心算法模式是目前公认的较好的求解最短路径的方法。9、离散微分算法Discrete differentiationf(x)(f(x h)-f(xh))/2h10、动态规划算法Dynamic Programming——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法11、欧几里得算法Euclidean algorithm——计算两个整数的最大公约数。最古老的算法之一出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。12、期望-最大算法Expectation-maximizationalgorithm又名EM-Training——在统计计算中期望-最大算法在概率模型中寻找可能性最大的参数估算值其中模型依赖于未发现的潜在变量。EM在两个步骤中交替计算第一步是计算期望利用对隐藏变量的现有估计值计算其最大可能估计值第二步是最大化最大化在第一步上求得的最大可能值来计算参数的值。13、快速傅里叶变换Fast Fourier transformFFT——计算离散的傅里叶变换DFT及其反转。该算法应用范围很广从数字信号处理到解决偏微分方程到快速计算大整数乘积。14、梯度下降Gradient descent——一种数学上的最优化算法。梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数即无约束优化问题时梯度下降Gradient Descent是最常采用的方法之一另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来如果我们需要求解损失函数的最大值这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。15、哈希算法Hashing哈希是一种加密算法也称为散列函数或杂凑函数。哈希函数是一个公开函数可以将任意长度的消息M映射成为一个长度较短且长度固定的值HM称HM为哈希值、散列值Hash Value、杂凑值或者消息摘要。它是一种单向密码体制即一个从明文到密文的不可逆映射只有加密过程没有解密过程。16、堆排序Heaps堆排序英语Heapsort是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构并同时满足堆积的性质即子结点的键值或索引总是小于或者大于它的父节点。17、Karatsuba乘法——需要完成上千位整数的乘法的系统中使用比如计算机代数系统和大数程序库如果使用长乘法速度太慢。该算法发现于1962年。18、LLL算法Lenstra-Lenstra-Lovaszlattice reduction——以格规约lattice基数为输入输出短正交向量基数。LLL算法在以下公共密钥加密方法中有大量使用背包加密系统knapsack、有特定设置的RSA加密等等。19、最大流量算法Maximum flow——该算法试图从一个流量网络中找到最大的流。它优势被定义为找到这样一个流的值。最大流问题可以看作更复杂的网络流问题的特定情况。最大流与网络中的界面有关这就是最大流-最小截定理Max-flow min-cut theorem。Ford-Fulkerson 能找到一个流网络中的最大流。20、合并排序Merge Sort 合并排序法是将两个或两个以上有序表合并成一个新的有序表即把待排序序列分为若干个子序列每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。将已有序的子序列合并得到完全有序的序列即先使每个子序列有序再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表称为2-路归并。合并排序也叫归并排序。21、牛顿法Newtons method——求非线性方程组零点的一种重要的迭代法。22、Q-learning学习算法——这是一种通过学习动作值函数action-value function完成的强化学习算法函数采取在给定状态的给定动作并计算出期望的效用价值在此后遵循固定的策略。Q-leanring的优势是在不需要环境模型的情况下可以对比可采纳行动的期望效用。23、两次筛法Quadratic Sieve——现代整数因子分解算法在实践中是目前已知第二快的此类算法仅次于数域筛法Number Field Sieve。对于110位以下的十位整数它仍是最快的而且都认为它比数域筛法更简单。24、RANSAC——是“RANdom SAmple Consensus”的缩写。该算法根据一系列观察得到的数据数据中包含异常值估算一个数学模型的参数值。其基本假设是数据包含非异化值也就是能够通过某些模型参数解释的值异化值就是那些不符合模型的数据点。25、RSA——公钥加密算法。首个适用于以签名作为加密的算法。RSA在电商行业中仍大规模使用大家也相信它有足够安全长度的公钥。26、Schönhage-Strassen算法——在数学中Schönhage-Strassen算法是用来完成大整数的乘法的快速渐近算法。其算法复杂度为O(N log(N) log(log(N)))该算法使用了傅里叶变换。27、单纯型算法Simplex Algorithm——在数学的优化理论中单纯型算法是常用的技术用来找到线性规划问题的数值解。线性规划问题包括在一组实变量上的一系列线性不等式组以及一个等待最大化或最小化的固定线性函数。28、奇异值分解Singular value decomposition简称SVD——在线性代数中SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法在信号处理和统计中有多种应用比如计算矩阵的伪逆矩阵以求解最小二乘法问题、解决超定线性系统overdetermined linear systems、矩阵逼近、数值天气预报等等。29、求解线性方程组Solving a system of linear equations——线性方程组是数学中最古老的问题它们有很多应用比如在数字信号处理、线性规划中的估算和预测、数值分析中的非线性问题逼近等等。求解线性方程组可以使用高斯—约当消去法Gauss-Jordan elimination或是柯列斯基分解 Cholesky decomposition。30、Strukturtensor算法——应用于模式识别领域为所有像素找出一种计算方法看看该像素是否处于同质区域 homogenous region看看它是否属于边缘还是是一个顶点。31、合并查找算法Union-find——给定一组元素该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集disjoint-set的数据结构可以跟踪这样的切分方法。合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作查找判断某特定元素属于哪个组。合并联合或合并两个组为一个组。32、维特比算法Viterbi algorithm——寻找隐藏状态最有可能序列的动态规划算法这种序列被称为维特比路径其结果是一系列可以观察到的事件特别是在隐藏的Markov模型中。维特比算法是一种动态规划算法用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中。术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释相关的动态规划算法。例如在统计句法分析中动态规划算法可以被用于发现最可能的上下文无关的派生(解析)的字符串有时被称为“维特比分析”。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
