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  • 【b301】神经网络

    神经网络(NOIP2003第1题)

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    【问题背景】
    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。

    【问题描述】
    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:

    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】

    共n+p+1行;
    第一行是两个整数n(1≤n≤20)和p;
    接下来的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】

    输出包含若干行,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 0,则输出 NULL。
    

    【输入样例】

    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
    

    【输出样例】

    3 1
    4 1
    5 1
    

    【题目链接】:http://noi.qz5z.com/viewtask.asp?id=b301

    【题意】

    【题解】

    按照题目去模拟那个过程就好。
    加上一个记忆化搜索。
    题目最后输出的是大于0的状态,小于等于0的状态都不要输出哦。
    N最大是200而不是20.。题目有误。

    【完整代码】

    #include <cstdio>
    #include <cstring>
    #include <vector>
    #include <iostream>
    using namespace std;
    #define rei(x) scanf("%d",&x)
    #define rep1(i,x,y) for (int i = x;i <= y;i++)
    const int N = 200 + 10;
    int n, p;
    int c[N],u[N],ru[N],f[N],chu[N];
    vector <int> G[N],W[N];
    bool bo[N];
    
    int dfs(int x)
    {
        if (bo[x])
        {
            if (f[x] > 0)
                return f[x];
            else
                return 0;
        }
        int len = G[x].size();
        int sum = 0;
        rep1(i, 0, len - 1)
        {
            int y = G[x][i], w = W[x][i];
            sum += dfs(y)*w;
        }
        f[x] = sum - u[x];
        bo[x] = true;
        if (f[x] > 0)
            return f[x];
        else
            return 0;
    }
    
    int main()
    {
        //freopen("D:\rush.txt", "r", stdin);
        //freopen("D:\rush_out.txt", "w", stdout);
        memset(f, 255, sizeof f);
        rei(n), rei(p);
        rep1(i, 1, n)
        {
            rei(c[i]), rei(u[i]);
        }
        rep1(i, 1, p)
        {
            int x, y, z;
            rei(x), rei(y), rei(z);
            G[y].push_back(x);
            W[y].push_back(z);
            ru[y]++,chu[x]++;
        }
        rep1(i, 1, n)
            if (ru[i] == 0)
                f[i] = c[i], bo[i] = true;
        rep1(i, 1, n)
            if (!bo[i])
                dfs(i);
        int cnt = 0;
        rep1(i, 1, n)
            if (chu[i] == 0)
            {
                if (f[i] > 0)
                {
                    printf("%d %d
    ", i, f[i]);
                    cnt++;
                }
            }
        if (cnt == 0)
            puts("NULL");
        //fclose(stdin);
        //fclose(stdout);
        return 0;
    }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/AWCXV/p/7626572.html
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