图灵机:对于{a，b}*中的每个单词w，它会将每个a更改为b，将b更改为a，然后停止 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

【计算理论】图灵机 ( 非确定性图灵机 | 非确定性图灵机指令分析 | 计算过程 | 非确定性指令出现多个分支 | 非确定性图灵机转为计算树 | 计算树 )

Right , 读写头向右移动 ; 三、非确定性图灵机计算示例初始状态 ---- 假设向该图灵机中输入 \rm w = 0101 字符串 , 下面是详细的计算过程 : 最初状态如下 : 默认状态..., R ” 指令状态转为 \rm q_0 状态 , 读写头将 0 字符改为 1 字符 , 向右移动一格字符 ; 自动机变为如下状态 , 格局是 \rm 1q_0101 ; ( 格局中...3-2 ( 分支 2 ) ---- 执行指令 2 , 读写头将 0 字符改为 0 字符 , 向左移动一格字符 ; 自动机变为如下状态 , 格局是 \rm 1q_1001 ; ( 格局中...读取特定字符串 w , 可以生成一个树形的格局的数据结构 ; 该数据结构称为计算树 ; 计算树样式如下 : 计算树中 , 每个箭头都代表一个图灵机的计算指令步骤 ; 分析计算模型的计算复杂度时..., 需要将图灵机的计算过程 , 转为上图计算树样式的数据结构 , 在该数据结构上可以更容易理解计算复杂度 ; 计算树有可能出现一个分支 , 有无限长的箭头成的计算 , 也就是说图灵机在计算该计算树分支的时候

7000 0

【计算理论】计算理论总结 ( 图灵机设计 ) ★★

是三个输出 , 开始时图灵机的状态是 \rm q 状态 , 读取头指向的字符是 \rm Z , 执行该转换函数 \rm \delta , 会将状态转变为 \rm p 状态 , 将读取头指向的带子上的字符...\rm Z 擦除 , 并改为 \rm Y , 然后沿着 \rm D 方向 , 移动一格单位 ; 其中 \rm D 方向可以是 \rm L 向左移动 , 也可以是 \rm R...向右移动 ; 格局 Configuration , 格局是给图灵机照一个快照 , 下图就是图灵机在计算过程中 , 某一个时刻的快照 ; 将图灵机计算过程 , 每个步骤都照一份快照 , 通过轨迹将这些快照联系到一起..., 就可以得到一个数据结构 , 上述格局可以记作 \rm 00q1B , 该写法表示与某个格局 ( 快照 ) 一一对应 ; 在图灵机中 , 读头指向 1 , 就将状态写在 1 的左边..., 没有必要将图灵机指令整体设计出来 ; \rm M_1 = "在长度为 \rm n 的字符串 \rm w 上进行如下计算 : ① 扫描整个带子上的字符串 , 查看 0 和 1 的顺序

7210 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

150 万条语音的情感分析

我们将通过使用这些字段来尽可能多地获取文本评论和附带的评级，从而找到我们离开的地方。然后我们将训练一些LSTM神经网络，将评论分类为正负两种。...假设每个标题的书面评论数量与每个标题的评级数量成比例，我们可以预计大约50%的网站评论集中在我们数据集中的前1%的程序中。从HTML中删除这些评论有一个障碍。...统一都用,简称‘未知’来代替单词的步骤叫做‘unking’。除了从每篇评论中‘unking’作者和标题外，我们还会用“停止”这个词来代替句号，去掉所有其他标点符号，并将所有文章内容改为小写。...我们将构建一个字典用来统计数据集中每个单词出现的频率，然后我们将使用平率最高的10,000个单词来构建词汇表，并且用“unk”来编码我们的数据集——如用“unk”替换评论中我们词汇表中没有的单词。...我们会使用PCA将我们的128维的嵌入向量转化为2维数据，然后我们就可以将单词关系可视化： ? 如图，一个2D图表，从我们学到的词嵌入向量中选取了两个最主要的维度。

1.6K4 0

普林斯顿算法讲义（四）

如果不这样做，那么如果我们将 a_i+1 更改为 a_i，算法将产生相同的输出（但这将从无重复更改为有重复的答案）。算法使用的比较集合形成一个 DAG。找到总顺序（线性时间）并得到排序顺序。...对于 A 中的每个元素 a，在 S 中放置 a + m。对于 B 中的每个元素 b，在 S 中放置 b。对于 C 中的每个元素，在 S 中放置-c -m。不等式满足等式。...在 (L, R) 上形成一个加权二部图，其中从 v 到 w 的边的权重是 G 中从 v 到 w 的最短路径的长度。找到一个最小权重匹配，并将这些边添加到 G 中使其成为欧拉图。然后，找到一个循环。...或者，假设你正在入室行窃，只能在你的背包中携带 W 磅的赃物。每个物品 i 重 w[i]磅，有 b[i]美元的市场价值。你应该偷哪些物品？ Subset Sum....给定一个整数 N 和一个有效单词列表，是否可以将字母分配给一个 N×N 的网格的单元格，以便所有水平和垂直单词都是有效的？如果一些方格是黑色的，像填字游戏一样，是否更容易？定理.

1731 0

【计算理论】图灵机 ( 图灵机示例 )

1 , 如下图 : 执行完 \rm L 指令之后 , \rm p 状态变为 q 状态 , 读取头将指向的字符 1 擦除 , 改为 0 , 向左移动一个单位 ( 这里不进行移动 )...二、图灵机示例 2 ---- 任务 : 设计一个图灵机 , 给定输入之后 , 图灵机会在输入中寻找 1 字符 ; 算法 : 如果找到了 1 字符 , 就会将该字符转变成 0 字符 , 然后将当前状态改为接受状态...\rm f , 然后停下来 ; 如果带子上的字符都读取完毕后 , 没有找到 1 , 只找到了空白字符 , 将该空白字符改为 1 , 然后向左移动一格 , 然后停下来 ; ( 自动机停下的前提是处于可接受状态...\rm 0 , 向右移动一个字符 ; 此时的状态 \rm f 是接受状态 , 自动机停止运行 ; 如下图 : 图灵机与自动机接受的条件是不同的 ; 图灵机计算过程中 , 一旦到达接受状态..., 立刻停机 , 不再继续进行计算 ; 并且称该图灵机是可接受的 ; 自动机即使到达接受状态 , 也要把自动机读取的字符读取完毕 , 才停止计算 ; 然后在查看最终的状态是否是接受状态 ;

1.1K0 0

机器学习教你学习语言：Duolingo推出CEFR语言检测器

有了 CEFR 标准，我们可以将改写任务视为：将一段中级学习者（例如 B1）可以理解的文本修改为内容相同的文本，同时初学者（例如 A1 或 A2）可以理解这段修改后的文本。...我们的 CEFR 检测器通过评估 CEFR 等级来辅助此过程，检测器将测试学习者可以在哪个 CEFR 等级下，理解改编文本中的每个单词。...这种有序回归学习模型将考虑一个单词及其源语言，并预测该单词的目标学习者的 CEFR 等级（A1、A2、B1、B2 或 C）。...MWE 将单词映射到一个 300 维的空间中，在这个空间中，出现在多语言的语料库中的相似特征和语义上下文中的单词会距离较近，从而提供了语言无关的单词「含义」的表征，简化后的三维空间如图所示 ?...此外，我们还希望可以做这样的安排：让学习者先学习常见的语言形式，然后学习不常用的语言形式。为什么要使用人工智能技术呢？为什么不简单地将 CEFR 英语单词表翻译成其他语言呢？

1.1K2 0

VSC x VIM - 反正多学几个快捷键没有坏处

b: 跳到当前单词或者上一个单词的开头 e: 跳到当前单词或者下一个单词的结尾 ge: 调到上一个单词的结果行按照行移动 j 0: 数字 0, 跳到行首的任何字符 $: 跳到行尾的任何字符 ^:...重复上次编辑行为，重复命令码之前执行的所有编辑行为圆点符号 u 撤销 > 增加缩进 w 正向移动到下一单词的开头改为大写按钮后则不按照单词移动，按照字串移动 b 反向移动到上一单词的开头改为大写按钮后则不按照单词移动...，按照字串移动 e 正向移动到下一单词的结尾改为大写按钮后则不按照单词移动，按照字串移动 c 修改从当前字符修改至单词末尾: cw修改整个单词: caw d 删除光标所在整个单词删除整个单词： daw...30 个，如果用普通方法我们需要选中每个 item，然后删除，如果使用普通vim，我们可以使用5dd来删除每个 item，但是需要定位到 item 开头的cards标签才能执行，这时候macro是个很不错的...cards{Enter} : 跳转到前一个 cards 的位置并取消选择 5ddq : 删除 5 行并停止录制然后如果想要删除特定 item 就只需要输入@a来调用变量a里面保存的宏命令参考文献 http

1.4K1 0

几种循环神经网络介绍

基于图展开和参数共享的思想，我们可以设计各种循环神经网络。计算循环网络(将 x值的输入序列映射到输出值 o 的对应序列) 训练损失的计算图。损失L 衡量每个 o与相应的训练目标 v 的距离。...然后，我们可以应用softmax 函数后续处理后，获得标准化后概率的输出向量。RNN从特定的初始状态 h(0) 开始前向传播。...从 t = 1 到 t = τ 的每个时间步，我们应用以下更新方程：其中的参数的偏置向量 b和 c 连同权重矩阵 U、V 和 W，分别对应于输入到隐藏、隐藏到输出和隐藏到隐藏的连接。...上图中的RNN可以选择将其想要的关于过去的任何信息放入隐藏表示 ? 中并且将 ? 传播到未来。该图中RNN被训练为将特定输出值放入 o中，并且 o是允许传播到未来的唯一信息。...这使得该图中的RNN不那么强大，但是它更容易训练，因为每个时间步可以与其他时间步分离训练，允许训练期间更多的并行化. 关于时间展开的循环神经网络，在序列结束时具有单个输出。

9729 0

循环神经网络的增强方法：注意力机制以及更多

神经图灵机神经图灵机[2] 将 RNN 与外部存储单元相结合。由于向量是自然语言在神经网络中的表现形式，所以存储单元中的内容是一组向量：但是对神经图灵机的读写的工作方式是怎样的呢？...我们通过使存储单元中每个位置的新值成为旧存储内容和新写入的值的凸组合来做到这一点，而旧的存储内容和新值之间的位置取决于注意力权重。但是，神经图灵机是如何确定应该将注意力集中在存储单元的哪些位置上呢？...它能够在语音识别[12]中被使用，使一个 RNN 能够处理音频信息，然后让另一个 RNN 能够浏览它，在它生成音频相应的文字时将注意力放在相关的部分上。...首先，一个卷积网络会对图片进行处理从而抽取高级特征；接着会运行一个 RNN 生成对图像的描述。当它生成描述中的每个单词时，RNN 会关注卷积神经网络对图像相关部分的解释。...我们对于缓冲权重的总预算上限为1，接着我们根据下图最上面一行的计算流程进行计算（从1 开始，每一步减去相应的值）。当它变得小于epsilon 时，我们就停止计算。

1.1K1 0

【Github 6481 颗星】牛津大学 & DeepMind 2017 深度 NLP 课程

【新智元导读】牛津大学和 DeepMind 联合推出了《NLP深度学习课程》，专攻基于深度学习的自然语言处理，涉及递归神经网络、B-P、LSTM、注意力网络、记忆网络、神经图灵机等技术要点。...递归神经网络，B-P，LSTM，注意力网络，记忆网络，神经图灵机，机器翻译，问答系统，语音识别，句法和语义分析，神经网络的GPU优化三大练习：实践深度学习的好机会牛津深度 NLP 课程当中，最值得一看的就是课程附带的练习题...测试时，你会遇到训练集中没有的单词（这些单词也不会有嵌入）。要处理这一点，将这些词映射到一个特殊的 token。最好还确保你的训练数据集也含有 token。...给定一个语言模型的训练序列训练图如下： ? 你的任务是用 TED 数据的训练集训练 RNN 语言模型，然后使用验证集确定何时停止优化模型参数。...语言模型可以通过计算模型在测试语料库上 (per-word) 的困惑度（perplexity ）来定量评估：为了定性评估模型，通过从p（w_t | w_ {然后在时间

8887 0

【机器学习-无监督学习】概率图模型

对于剩下的单词，我们建立起词汇表，设其大小为 V ，那么每个单词都可以按照它在词汇表中的位置，用一个独热向量表示。...假设“the”是词汇表中的第一个单词，那么它的向量表示就是 (1,0,\cdots,0) ，共有 V 维。把一篇新闻中的所有单词都用独热向量表示后，我们把这些独热向量相加，就得到表示该文章的向量。...在上一节中，我们认为数据集中的样本先验概率与模型无关，但对于文本中的单词来说，虽然一篇文章中不可能出现所有单词，但这并不代表没有出现的单词概率就是零。...例如在KNN一文中，我们曾用到了照片中某一像素和周围像素大概率很接近这一假设。如果把每个像素看作一个变量，那么它和周围的像素就是互相影响、互相依赖的。...对于更复杂的情况，我们可以为每个像素单独设置一个能量函数 E(x_i) ，表示其颜色具有的能量，以此来规定图像整体的颜色偏好。

880 0

数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上)

你可能在某个地方遇到过这个问题，一个直观的解决方案是改变 k 的值，如果 k 大于 1，则减少 1，否则增加 1。但是，对于之前的每个解决方案，将获得 KNN 分类器的不同行为。...例如，在我们的示例中，k=4,将其更改为 k=3将导致以下值：将 k 减少 1 这种花被归类为花斑鸢尾。...如上图所示，L1-norm 尝试将 W1 权重归零并最小化另一个权重。然而，L2 范数试图最小化 W1 和 W2 的权重（如 W1 = W2）。...计算每个单词的频率，出现次数将导致以下结果：词的频率在计算出现次数之前，你已经先验地知道文档 A 和 B 在含义上非常相似：“I love to drink coffee” 然而，文件 C 包含文件...A 的所有单词，但从频率表中的含义非常不同。

3.7K4 0

VSC x VIM - 反正多学几个快捷键没有坏处

Command Cheatsheet 光标移动按照单词移动 w: 跳到下一个单词的开头 b: 跳到当前单词或者上一个单词的开头 e: 跳到当前单词或者下一个单词的结尾 ge: 调到上一个单词的结果...重复上次编辑行为，重复命令码之前执行的所有编辑行为圆点符号 u 撤销 > 增加缩进 w 正向移动到下一单词的开头改为大写按钮后则不按照单词移动，按照字串移动 b 反向移动到上一单词的开头改为大写按钮后则不按照单词移动...，按照字串移动 e 正向移动到下一单词的结尾改为大写按钮后则不按照单词移动，按照字串移动 c 修改从当前字符修改至单词末尾: cw修改整个单词: caw d 删除光标所在整个单词删除整个单词： daw...30 个，如果用普通方法我们需要选中每个 item，然后删除，如果使用普通vim，我们可以使用5dd来删除每个 item，但是需要定位到 item 开头的cards标签才能执行，这时候macro是个很不错的...cards{Enter} : 跳转到前一个 cards 的位置并取消选择 5ddq : 删除 5 行并停止录制然后如果想要删除特定 item 就只需要输入@a来调用变量a里面保存的宏命令参考文献 http

1.3K1 0

Argo Workflows v3.3 发布支持插件、多租户、调试模式

SSO+RBAC 增强:将默认执行器更改为Emissary 增强:Java 和 Python 客户端库加入了核心的 Argo 工作流代码库插件模板目前，工作流中的每个任务要么运行一个 pod(例如“...你可以自己用 Python 来做，然后立即部署它，这样你就可以在工作流程中使用它了。...现在有了ARGO_DEBUG_PAUSE， Argo 将暂停你的任务执行器，这样你就可以调试它。指定一些环境变量，选择是否在任务之前或之后暂停，然后将kubctl exec放入容器以调试它。...但是，在每个团队都有自己的 Namespace 的多租户系统中，这可能会变得笨拙。在 v3.3 中，我们支持在user Namespace 中设置 RBAC。...这个更改允许每个团队设置自己的 RBAC，当有许多团队时，可以更容易地管理 RBAC。将默认执行器更改为 Emissary Kubernetes 对 Docker 的支持正在消失见之前的帖子[3]。

9552 0

编译原理：第三章词法分析

3.1 确定有限自动机 3.1.1 定义确定的有限自动机DFA M是一个五元组：M =（S，\sum，δ ，s_0 ，F ) (1) S 是一个非空有限集，它的每个元素称为一个状态。...(2) \sum是一个有穷字母表，它的每个元素称为一个输入符号，所以也称为输入符号字母表。 (3) δ是状态转换函数，是在S×\sum→S上的单值映射。...如果通过尝试的方法，不断试探来确定输入符号串是否可被接受，那么判定的效率将降低。解决的方法是将NFA转换为等价的DFA。此外,用来描述语言的正规式更容易构造出识别同一语言的NFA。...保留一组中的任意一个，比如保留3，删除4，5，6，2经b到4 改为2经b到3，4经b到4 改为3经b到3，其它重复以上修改。...，都存在一个正规文法G，使得L(G)=L(M) 即：对于每个正规文法都能找到一个有限自动机对应，每个有限自动机都有一个正规文法对应。

4.5K1 1

Word Embeddings从0到1

基于和, 通过计算每个词在给定先行词下的概率的积, 能估计整个句子或文档的积: 在基于 n-gram 的 LM 中, 通过单词所在 n-grams 的频率来计算其概率: 5-gram + Kneser-Ney...: Skip-gram Skip-gram 的做法和 CBOW 正好相反, 它先确定一个 target word, 然后预测邻近的单词....为此, 他们提出了一个 objective function J, 直接最小化 A.两个单词的 vectors 的点积与 B.它们同时出现的次数的对数的差: 式中, w_i, b_i 是单词 i 的词向量和...考虑到更接近的单词一般具有更重要的意义, SGNS 和 GloVe 将更多的权值赋给了更近的单词....在 SGNS 中, negative samples 数 k 会影响 PMI matrix 的, 即参数 k 会将 PMI 值漂移 log k. 将这一特性应用于 PMI, 就得到了 : .

7865 0

Linux 命令行文本操作快捷键

因为我平时用Vim比较多，而Linux命令行绑定的是Emacs的快捷键方式，虽然可以通过在命令行执行set -o vi修改为Vim的快捷键方式，但是这样会影响常用的像Ctrl-p，Ctrl-n等操作，因此我还是打算将这些难记的文本操作快捷键总结下来...，让自己多练习，以后能更熟练地使用。...注意：如果光标所在位置为标点符号，则删除这个标点符号和跟在它后面的一个单词 Ctrl-w: 删除光标左边的单词，如果当前的光标在单词中间，则删除这个单词在光标左侧的部分 Ctrl-k: 删除光标后面的所有内容...Ctrl-u: 删除输入的所有字符 Ctrl-y: 粘贴之前一次Ctrl-k 或Ctrl-w 删除掉的内容 Atl-t: 交换光标所在单词和左边的单词 Ctrl-t: 交换光标处字符和左边的字符，然后光标移动到下一个字符...: 将光标所在处字母变为大写，然后光标移动到当前单词后面的标点符号处 Ctrl-_: 取消之前的一个字符的操作，可以重复多次。

2.3K2 0

vim实用笔记

，会正向跳到所找到的第一个数字上操作符+动作命令=操作 d{motion}命令可以对一个字符(dl), 一个完整单词(daw), 或一整个段落(dap)进行操作，它作用的范围由动作命令决定。... 进入插入-普通模式不离开插入模式，粘贴寄存器中的文本 Practical Vim, by Drew Neil Read Drew Neil's 修改为： Practical Vim...bdelete 通过缓冲区编号删除相应的缓冲区窗口操作 :close 关闭活动窗口 :only 关闭除活动窗口外的其他所有窗口更好更快地移动基于单词的移动 w 正向移动到下一单词的开头 b...反向移动到当前单词/上一单词的开头 e 正向移动到当前单词/下一单词的结尾 ge 反向移动到上一单词的结尾每个面向单词的动作命令，都有一个面向字串的命令与其对应，如 w 与 W, e 与 E...surround插件的使用 New York 加上双引号 "New York" 可视模式选中内容后(vee)，执行 S" 将 "New York" 修改为 [New York] 光标进入文本中

1.1K2 1

ArcGIS Pro定位器地图制作心得

它们添加了额外的视觉信息，可能会使您的地图变得混乱。在这种情况下，它们还会强调对于地图来说不重要的小岛。打开每个图层的符号系统窗格。将轮廓宽度更改为0 pt。...在元素窗格中，在显示选项卡上，将边框更改为0 pt。...最终定位图：既然您知道如何制作一张定位器地图，以下是制作更多地图的一些想法和建议：添加文本对于定位器地图，应该只有少量文本，这通常更容易添加为布局文本而不是标签。...展开图层模板库，然后单击多边形地图注释。这会将一个新的空多边形图层添加到您可以编辑的地图中。打开创建要素窗格。（在功能区上，单击编辑选项卡，然后单击创建按钮。）...在创建要素窗格中，单击多边形注释，然后单击矩形工具。在布局上，绘制一个覆盖整个地图的矩形。保存您的编辑。清除选择。单击返回布局链接以停止激活地图。现在您有了一个包含一个矩形的要素类。

3.1K3 0

Mistral AI vs. Meta:顶级开源LLM比较

为每个令牌激活8个可用专家中的2个来减少推理时间，将处理令牌所需的参数数量从47B减少到13B。...在本文中，我们将详细地解释了Mistral AI添加到传统Transformer架构中的每个新概念，并对Mistral 7B和Llama 27b之间的推理时间进行了比较。...k层中位置i的每个隐藏状态h可以关注位置在i- w和i之间的前一层的所有隐藏状态。隐藏状态可以从输入层访问距离为W x k个令牌的令牌。...SWA中的最后一个内存优化依赖于预填充和分块，作者将非常大的提示块分成与W大小相同的小块，并预填充键值缓存以限制内存使用。...Mistral 7B生成的答案更完整，平均答案长度为248，而Llama 27b仅生成75个单词的句子。

4291 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

【计算理论】图灵机 ( 非确定性图灵机 | 非确定性图灵机指令分析 | 计算过程 | 非确定性指令出现多个分支 | 非确定性图灵机转为计算树 | 计算树 )

【计算理论】计算理论总结 ( 图灵机设计 ) ★★

150 万条语音的情感分析

普林斯顿算法讲义（四）

【计算理论】图灵机 ( 图灵机示例 )

机器学习教你学习语言：Duolingo推出CEFR语言检测器

VSC x VIM - 反正多学几个快捷键没有坏处

几种循环神经网络介绍

循环神经网络的增强方法：注意力机制以及更多

【Github 6481 颗星】牛津大学 & DeepMind 2017 深度 NLP 课程

【机器学习-无监督学习】概率图模型

数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上)

VSC x VIM - 反正多学几个快捷键没有坏处

Argo Workflows v3.3 发布支持插件、多租户、调试模式

编译原理：第三章词法分析

Word Embeddings从0到1

Linux 命令行文本操作快捷键

vim实用笔记

ArcGIS Pro定位器地图制作心得

Mistral AI vs. Meta:顶级开源LLM比较

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐