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神经网络 拓扑排序

本文主要是介绍神经网络 拓扑排序,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

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。

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:

图中,X_1-X_3X1​−X3​ 是信息输入渠道,Y_1-Y_2Y1​−Y2​ 是信息输出渠道,C_1C1​ 表示神经元目前的状态,U_iUi​ 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,C_iCi​ 服从公式:C_i = \sum_{(j,i) \in E}W_{ji}C_j - U_iCi​=∑(j,i)∈E​Wji​Cj​−Ui​(其中 nn 是网络中所有神经元的数目)

公式中的 W_{ji}Wji​(可能为负值)表示连接 jj 号神经元和 ii 号神经元的边的权值。当 C_iCi​ 大于 00 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 C_iCi​。

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(C_iCi​),要求你的程序运算出最后网络输出层的状态。

输入格式

第一行是两个整数 nn(1 \le n \le 1001≤n≤100)和 pp。

接下来 nn 行,每行两个整数,第 i+1i+1 行是神经元i最初状态和其阈值(U_iUi​),非输入层的神经元开始时状态必然为 00。

再下面 PP 行,每行由两个整数 ii,jj 及一个整数 W_{ij}Wij​,表示连接神经元 ii、jj 的边权值为 W_{ij}Wij​。

输出格式

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。

仅输出最后状态非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 00,则输出 NULL。

Sample 1

InputcopyOutputcopy
5 6
1 0
1 0
0 1
0 1
0 1
1 3 1
1 4 1
1 5 1
2 3 1
2 4 1
2 5 1
3 1
4 1
5 1

#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;
const int MAXN = 110;
int net[MAXN][MAXN],link[MAXN][MAXN];
struct info{
	int c,u,in,out;
};
info node[MAXN];
int main()
{
	queue<int> q;
	int N,E,c,u,t1,t2,w;
	scanf("%d %d",&N,&E);
	for(int i = 1;i <= N;i++){
		scanf("%d %d",&c,&u);
		if(c <= 0) c -= u;
		node[i].c = c;
		node[i].u = u;
	}
	for(int i = 1;i <= E;i++){
		scanf("%d %d %d",&t1,&t2,&w);
		net[t1][t2] = w;
		link[t1][t2] = 1;
		node[t2].in++;
		node[t1].out++;
	}
	for(int i = 1;i <= N;i++){
		if(node[i].in == 0)
			q.push(i);
	}
	while(!q.empty()){
		int temp = q.front();
		q.pop();
		for(int i = 1;i <= N;i++){
			if(link[temp][i]){
				node[i].in--;
				if(node[temp].c > 0) node[i].c += net[temp][i] * node[temp].c;
				if(node[i].in == 0 &&node[i].out > 0){
					q.push(i);
				}
			}
		}
	}
	int cnt = 0;
	for(int i = 1;i <= N;i++){
		if(node[i].out == 0 && node[i].c > 0){
			printf("%d %d\n",i,node[i].c);
			cnt++;
		}
	}
	if(cnt == 0) printf("NULL");
	return 0;
}

这篇关于神经网络 拓扑排序的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!