统计学习方法第五章：决策树(decision tree),CART算法，剪枝及python实现决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决
”剪枝“ 的搜索结果
本文实例讲述了决策树剪枝算法的python实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射...
【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！...基于α-β剪枝（Alpha-beta-pruning）的极小极大算法（Minimax-algorithm）实现的井字棋（一字棋、tic-tac-toe）游戏源码+项目说明.zip
首先，根据权重对网络模型结果的影响程度来对权重进行剪枝，保证在去除网络结构冗余信息的冋时保留模型的重要连接;然后通过量化感知（ quanTIκaτion- awareτraining）对卷积神经网络的浮点型权重和激活值进行完全...
814. 二叉树剪枝 给定二叉树根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0，要么是 1。 返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。 ( 节点 X 的子树为 X 本身，以及所有 X 的后代。) 示例1: 输入: [1,null,0,0,1] ...
在cifar数据集上做图像分类的训练，并以此演示怎样进行模型剪枝，pytorch版本必须大于1.4.0
利用α-β剪枝算法，按照不同搜索深度，设计多个水平级别的“一字棋”游戏。 注：“一字棋”游戏（又叫“三子棋”或“井字棋”），是一款十分经典的益智 小游戏。“井字棋”的棋盘很简单，是一个 3×3 的格子，很像...
2017-2020CVPR、ECCV Oral剪枝方向论文8篇，包括Hrank、AutoCompress、ThiNet、DMCP、MetaPruning等等，非常适合需要了解模型剪枝，模型压缩的新手
自己写的python决策树+随机森林，实现了预剪枝，后剪枝，并且包含了实验报告
在采用线结构光进行三维测量的过程中，将光刀图像细化后得到的骨架会出现许多毛刺和分枝，而光刀图像骨架的位置和形状将会直接影响到测量的精度，为了能够得到一条光顺并具有单一连通性的骨架，必须对其进行剪枝处理...
神经网络的剪枝有利于网络结构的简化，而作为剪枝算法中的比较重要的相关性剪枝算法，在计算了隐层节点输出的线性相关性和方差后，对于如何根据线性相关值和方差值删除节点并没有给出明确的界限。文章通过研究神经...
yolov5网络剪枝代码
算法首先对数据空间进行网格划分,采用改进的维度树结构维护和更新数据流的摘要信息,设计了一种周期性剪枝策略,周期性地剪去维度树中的稀疏网格,最后采用深度优先搜索算法在线处理聚类请求。基于人工数据集和真实数据...
目标：使用极小极大算法和 Alpha-Beta 剪枝优化黑白棋游戏。 为了实施 Minimax 算法，使程序在黑白棋游戏中与对手公平竞争，已经实施了以下功能，并使用以下启发式方法运行它们，以提高我的代理战胜随机代理的机会...
Jetson nano部署剪枝YOLOv8
一种基于注意力机制的卷积神经网络剪枝方法，汪枭杰，姚文斌，卷积神经网络剪枝技术可以有效减少神经网络的内存占用和运行耗时，有利于神经网络在资源有限的设备上部署。剪枝研究中，如何衡量
人工智能-项目实践-模型剪枝-基于博弈树α-β剪枝搜索的五子棋AI 最近机器学习很火， 乘着这把火，我也学习了一把，但是没有直接学习深度学习，而是遵从一位老前辈，一定要把人工智能的所有方法都了解掌握了，才能...
基于缩放的剪枝通常与剪枝阈值结合使用，权重的缩放因子与阈值比较，如果权重的缩放因子低于阈值，则相应的权重将被剪枝。“Second-Order-based Pruning”（基于二阶导数的剪枝）是一种神经网络剪枝技术，它利用神经...
为解决在嵌入式设备上实时、高精度检测司机安全驾驶监督的问题，本文基于目标检测中经典的深度学习神经网络YOLOv3-tiny，运用通道剪枝技术成功在目标检测任务中实现了模型压缩，在精度不变的情况下减少了改进后神经...
MODNet 将人像抠图分解成了三个相关的子任务：语义估计(Semantic Estimation)、细节预测(Detail Prediction)、语义-细节融合(Semantic-Detail Fusion)，分别对应着模型结构中 Low-Resolution Branch(LR-Branch)、...
基于Python剪枝算法的AI五子棋
我们基于α-β剪枝人工智能方法的的中国象棋使用python实现，分为走法计算、评估函数与搜索和UI三部分，并采用历史启发算法进行优化，有着不错的效果。可以实现正常的人机对战，有着普通人的棋力，经过多轮测试，...
剪枝操作，根据各层的mask构建新模型结构（各层保留的通道数），获取BN层权重mask非零值的索引，非零索引对应的原始conv层、BN层、linear层各通道的权重、偏置等值赋值给新模型各层。加载剪枝后模型，进行fine-tune...
14， 15， 16， 17} 的样例组成训练集，编号为 {4， 5， 8， 9， 11， 12， 13} 的样例组成验证。此时，验证集中编号为 {4， 5， 8，11， 12} 的样例被分类正确，验证集精度为5 / 7 ∗ 100% =在⽤属性"脐部"划分之后...
分布式文件系统存储目标以非结构化数据为主，但在实际应用中，存在大量的结构化和半结构化的数据存储需求。分布式键值系统是一种有别于我们所熟悉的分布式数据库系统的，用于存储关系简单的半结构化数据的存储应用。...
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