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通过这个书，我熟悉以下内容：
对于每个训练实例，反向传播算法首先进行预测(前向传递)，测量误差，然后反向遍历每一层以测量每个连接(反向传递)的误差贡献，最后稍微调整连接权重以减小误差。但是，我不确定这与TensorFlow的反向模式自动关闭实现有何不同。据我所知，上面的算法首先在正向上遍历图，然后在第二次遍历时，计算输出与输入有关的所有偏导数。这与传播算法非常相似。反向传播与反向模式自定义有何不同？
浏览 0提问于2018-04-19得票数 0
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谁有现成的C#反向广度优先遍历算法的实现？在我的反向广度优先遍历中，9、10、11和12将是最先找到的几个节点(它们的顺序并不重要，因为它们都是第一顺序)。编辑:将“广度优先搜索”改为“广度优先遍历”，以澄清问题
浏览 0提问于2010-04-05得票数 17
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在Gremlin graphdb中，我有如下内容： root level2
levelN 如果我知道'root‘，我可以使用以下查询找到'levelN’： g.v().has('name','root').repeat(out().simplePath()).until(has('name','levelN')) 但是，如果我知道'levelN'，我怎么才能找到'root‘呢?这似乎是不可能做到的，如果我知道’levelN‘的话，我该如何找到
浏览 15提问于2019-10-11得票数 0
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我开始学习JavaScript，我正在创建一个svelte导航组件，需要添加某种CSS可视化，当有一个下拉多层深度。因此，我可以看到哪些父节点与我的“当前项”CSS类连接。我想出了这个逻辑：用于确定何时到达节点开头的逻辑：我想知道是否有另一种更有效的方法来做到这一点？
浏览 2提问于2022-08-15得票数 0
现在，当我启动我的Aurelia项目时，我得到了以下输出 "core-js": "npm:core-js@0.9.18" "github:aurelia/
浏览 2提问于2015-08-06得票数 0
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有限空间迭代器
、、、、
我的问题是，考虑到我目前所在的节点n：反向BFS是以反向顺序遍历级别，例如以下树的反向BFS / | \ / / \ \会是5 6 7 8然后2 3
浏览 7提问于2022-05-23得票数 0
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我想知道是否有一种方法可以在Java中反向遍历Iterable。) { blog_list.add(blogPost);上面是我试图以相反顺序遍历的代码，是否有像集合一样的Iterables的反向函数？
浏览 1提问于2019-10-05得票数 2
如何反向遍历pymongo游标对象？我尝试使用反向内置，但出现了一个错误：
for document in reversed(cursor):
documents.append
浏览 0提问于2019-01-09得票数 0
在BST中，假设作为比较器，按递减顺序访问所有键需要哪个遍历？答案正好相反--我想知道为什么会这样。
如果是按递增顺序访问所有键，下面的答案会是什么? 1.In- 2.Pre- 3 post-4.反向In- 5.反向pre-6.反向后置-
浏览 2提问于2015-05-12得票数 0
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反向遍历层次结构
、、、
我有一个对象的层次结构，其中包含它们的父ID。我在像这样解析json对象时将parentId添加到子对象中。 if (Array.isArray(json)) { }
const { parents } = json;
parents.forEach(paren
浏览 6提问于2020-01-16得票数 0
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通过这个，我熟悉以下内容：
据我所知，反向模式自减首先在正向上通过图，然后在第二次传递中，计算输出与输入有关的所有偏导数。这与传播算法非常相似。反向传播与反向模式自定义有何不同？
浏览 3提问于2018-04-19得票数 15
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在反向后序迭代中，节点在任何后续节点被访问之前都会被访问，除非后继节点是通过后边缘到达的。(请注意，这与预设顺序不一样。)
有人能更详细地解释这件事吗？
浏览 2提问于2016-03-21得票数 22
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我今天看到了，奇怪地提出了我自己的概念(或者可能是关于这个问题的OP概念)，但我在这里强调，如何在active类之后遍历列表并从头开始。
浏览 1提问于2014-06-05得票数 0
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2)从任意顶点开始对图进行DFS遍历，如果DFS遍历不访问所有顶点，则返回false。4)在反图中将所有顶点标记为未访问的顶点。5)从同一顶点v(与步骤2相同)开始，对反向图进行DFS遍历。如果DFS遍历没有访问所有顶点，则返回false。否则返回true。在步骤2中，我们检查所有顶点是否都可以从v到，在步骤4中，我们检查所有顶点是否都能到达v (在反向图中，如果所有顶点都可以从v到达，那么所有顶点都可以到达原始图中的v)。
浏览 21提问于2013-11-01得票数 6
在有向图中，若要找到强连通分量(用Kosaraju算法)，如果我们可以利用节点的反向列表完成时间，然后遍历原始图，为什么要转换邻接矩阵(反转所有边的方向)。换句话说，我们会找到所有顶点的完成时间，并开始从最低完成时间遍历到最大完成时间(通过增加完成时间)？另外，如果我们在某些DAG上进行拓扑排序，然后反向边(转置邻接矩阵)，然后再进行拓扑排序--我们是否应该得到相等的数组，而不是相反的顺序？
浏览 2提问于2014-01-11得票数 1
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