一.权值线段树与线段树的区别： --权值线段树维护数的个数，数组下标代表整个值域（如果值域太大，可以离散化，后面会有介绍） --线段树则是直接维护每个数 二.权值线段树的用处 1.寻找第K大（整个区间，即左边界为1，右边界为n） 2.逆序对（呵呵归并也能求） 3.最大差& ...

定义： 权值线段树，基于普通线段树，但是不同。 举个栗子：对于一个给定的数组，普通线段树可以维护某个子数组中数的和，而权值线段树可以维护某个区间内数组元素出现的次数。 在实现上，由于值域范围通常较大，权值线段树会采用离散化或动态开点的策略优化空间。单次操作时间复杂度o(logn) 权值 ...

权值共享的思考 在CNN中，每个滤波器 在整个视觉域(visual field)上是不断重复的。这些重复的单元共享着相同的参数设定（权值向量(weight vector)和偏置(bias)），并且组成一个特征图(feature map)。 Layer m-1 Depth为3，按照RGB ...

权值线段总结 权值线段树就是把线段树的每个点权，赋予一定的含义，比如数字出现的次数，数值前缀出现的次数，并用区间求和维护一个前缀信息，比如数字出现的次数，第K大等（不能实现区间第K大），前缀第K大等。 权值线段树优点： 能够比较容易实现平衡树的一系列操作 一个序列中，插入一个数，删除一个 ...

详解权值线段树 本篇随笔详细讲解一下算法竞赛中的一种数据结构——权值线段树。 前置知识 在讲解权值线段树之前，我们首先要明确：权值线段树属于一种线段树，它的本质仍然是线段树。所以在学习权值线段树之前，如果还对普通线段树并没有一个深刻的了解的话，请先移步这篇博客来学习简单线段树。 简单线段树 ...

Note:后记 此权值共享非彼卷积共享。说的是layer实体间的参数共享。 Introduction 想将两幅图像”同时“经过同一模型，似乎之前有些听闻的shared model没有找到确凿的痕迹，单个构建Variable然后每层设置，对debug阶段（甚至使用阶段）来说是场噩梦。能够可行 ...

背景 反向传播(Backpropagation)是训练神经网络最通用的方法之一，网上有许多文章尝试解释反向传播是如何工作的，但是很少有包括真 ...

要理解卷积，首先你要理解什么是全连接和局部连接，全连接是什么？举个例子，100*100大小的图像，假设有100个隐含神经元，那么就有100*100*100个连接， 太可怕，局部连接是什么，假设每个隐含神经元只局部连接10*10，那么就有10*10*100个连接。 那么什么是卷积，什么又是权值 ...