文件名称：deepsort:使用递归神经网络排序
文件大小：4.44MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-21 15:26:04
recurrent-neural-networks sorting-algorithms deepsort JupyterNotebook
深度排序 一种基于递归神经网络的排序算法。 这个怎么运作？ 给定有限的资源，RNN可以计算任意函数，因为它们是“ Turn Complete”机器。 我已经使用了基于序列的序列（seq2seq）的神经网络模型。 我之所以选择此模型，是因为输入和输出都是序列。 输入是整数的未排序序列，而输出是整数的排序序列。 在50,000个纪元后，我的准确率达到了99.5％。 结果 为了评估该算法的性能（根据正确的预测），我考虑了输入序列的长度= 15，并且此序列中的最大数量将<=100。评估成功率作为（正确预测的数量）/（试验数量）。 试用次数 成功率 100 97％ 1000 96％ 10000 95％ 屏幕截图 以下是使用Deepsort进行排序的示例- 去做 尝试使用不同的序列长度和最大数量。 添加地块。 将平均运行时间与其他排序算法进行比较。 会费 欢迎所有补丁！ 执照 M
【文件预览】：
deepsort-master
----deep-sort.ipynb(37KB)
----.gitignore(1KB)
----model.h5(4.54MB)
----README.md(2KB)
----LICENSE(1KB)
----test-deep-sort.ipynb(342KB)
----images()
--------example.png(78KB)
--------epochs-and-accuracy-.png(104KB)
----.DS_Store(6KB)