反向推演算法

1. 有一個數,如果用這個數加上12,再除以4,然後減去15,再乘以10,再減去12,剛好是88,這個數

方法一，
反向計算。
((x+12)/4-15)*10-12=88
x=((88+12)/10+15)*4-12=88
方法二，

本題用逆向推演算法：
88+12=100
100/10=10
10+15=25
25*4=100
100-12=88

2. 直放站反向級聯雜訊系數與上行增益關系公式是怎麼推算的呢

反向雜訊一般直接算功率，然後通過適當的調節，使到達BTS埠的雜訊功率低於-110dBm。
最簡單的演算法是：-174 + G遠端 + 10LgN遠端個數 + G近端 - 近端耦合器的耦合度
這個可以大致的算常規的直放站，如果採用了降噪功能的話，會比這個好的多

3. 反向傳播演算法 為什麼 誤差 那麼定義

自從40年代赫布(D.O.
Hebb)提出的學習規則以來，人們相繼提出了各種各樣的學習演算法。其中以在1986年Rumelhart等提出的誤差反向傳播法，即BP(error
BackPropagation)法影響最為廣泛。直到今天，BP演算法仍然是自動控制上最重要、應用最多的有效演算法。是用於多層神經網路訓練的著名演算法，有理論依據堅實、推導過程嚴謹、物理概念清楚、通用性強等優點。但是，人們在使用中發現BP演算法存在收斂速度緩慢、易陷入局部極小等缺點。
BP演算法的基本思想是，學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。
1）正向傳播：輸入樣本－>輸入層－>各隱層（處理）－>輸出層
注1：若輸出層實際輸出與期望輸出（教師信號）不符，則轉入2）（誤差反向傳播過程）。
2）誤差反向傳播：輸出誤差（某種形式）－>隱層（逐層）－>輸入層 其主要目的是通過將輸出誤差反傳，將誤差分攤給各層所有單元，從而獲得各層單元的誤差信號，進而修正各單元的權值（其過程，是一個權值調整的過程）。
注2：權值調整的過程，也就是網路的學習訓練過程（學習也就是這么的由來，權值調整）。
1）初始化
2）輸入訓練樣本對，計算各層輸出
3）計算網路輸出誤差
4）計算各層誤差信號
5）調整各層權值
6）檢查網路總誤差是否達到精度要求
滿足，則訓練結束；不滿足，則返回步驟2。
1）易形成局部極小（屬貪婪演算法，局部最優)而得不到全局最優；
2）訓練次數多使得學習效率低下，收斂速度慢（需做大量運算）；
3）隱節點的選取缺乏理論支持；
4）訓練時學習新樣本有遺忘舊樣本趨勢。

4. 如何理解CNN神經網路里的反向傳播backpropagation，bp演算法

類比來說類似於
幾個人站成一排
第一個人看一幅畫（輸入數據），描述給第二個人（隱層）……依此類推，到最後一個人（輸出）的時候，畫出來的畫肯定不能看了（誤差較大）。
反向傳播就是，把畫拿給最後一個人看（求取誤差），然後最後一個人就會告訴前面的人下次描述時需要注意哪裡（權值修正）。

5. hash演算法是什麼

哈希演算法（Hash 演算法，Hash 算式，散列演算法，消息摘要演算法）將任意長度的二進制值映射為較短的固定長度的二進制值，這個小的二進制值稱為哈希值。哈希值是一段數據唯一且極其緊湊的數值表示形式。

構成哈希演算法的條件：

從哈希值不能反向推導出原始數據（所以哈希演算法也叫單向哈希演算法）。

對輸入數據非常敏感，哪怕原始數據只修改了一個 Bit，最後得到的哈希值也大不相同。

散列沖突的概率要很小，對於不同的原始數據，哈希值相同的概率非常小。

哈希演算法的執行效率要盡量高效，針對較長的文本，也能快速地計算出哈希值。

常見hash演算法的原理

散列表，它是基於快速存取的角度設計的，也是一種典型的「空間換時間」的做法。顧名思義，該數據結構可以理解為一個線性表，但是其中的元素不是緊密排列的，而是可能存在空隙。

散列表（Hash table，也叫哈希表），是根據關鍵碼值（Key value）而直接進行訪問的數據結構。也就是說，它通過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數叫做散列函數，存放記錄的數組叫做散列表。

6. 百分比反推怎麼算

：100元的30%為30元,如何反算70%為70元的值,
70 ÷ 70% = 70/ 0.7 = 100 元

7. 因為反向傳播演算法人工智慧進入第二個高潮具體是在哪一年

人工智慧的第二次高潮始於上世紀80年代。

人工智慧是在1956年達特茅斯會議上首先提出的。該會議確定了人工智慧的目標是「實現能夠像人類一樣利用知識去解決問題的機器」。雖然，這個夢想很快被一系列未果的嘗試所擊碎，但卻開啟了人工智慧漫長而曲折的研究歷程。

人工智慧的第一次高潮始於上世紀50年代。在演算法方面，感知器數學模型被提出用於模擬人的神經元反應過程，並能夠使用梯度下降法從訓練樣本中自動學習，完成分類任務。另外，由於計算機應用的發展，利用計算機實現邏輯推理的一些嘗試取得成功。

理論與實踐效果帶來第一次神經網路的浪潮。然而，感知器模型的缺陷之後被發現，即它本質上只能處理線性分類問題，就連最簡單的異或題都無法正確分類。許多應用難題並沒有隨著時間推移而被解決，神經網路的研究也陷入停滯。

人工智慧的第二次高潮始於上世紀80年代。BP(Back Propagation)演算法被提出，用於多層神經網路的參數計算，以解決非線性分類和學習的問題。另外，針對特定領域的專家系統也在商業上獲得成功應用，人工智慧迎來了又一輪高潮。

然而，人工神經網路的設計一直缺少相應的嚴格的數學理論支持，之後BP演算法更被指出存在梯度消失問題，因此無法對前層進行有效的學習。專家系統也暴露出應用領域狹窄、知識獲取困難等問題。人工智慧的研究進入第二次低谷。

人工智慧的第三次高潮始於2010年代。深度學習的出現引起了廣泛的關注，多層神經網路學習過程中的梯度消失問題被有效地抑制，網路的深層結構也能夠自動提取並表徵復雜的特徵。

避免傳統方法中通過人工提取特徵的問題。深度學習被應用到語音識別以及圖像識別中，取得了非常好的效果。人工智慧在大數據時代進入了第三次發展高潮。

8. 逆向工程是怎麼實現的能舉例嗎

逆向工程（又名反向工程，Reverse Engineering-RE）是對產品設計過程的一種描述。在2007年初，我國相關的法律為逆向工程正名，承認了逆向技術用於學習研究的合法性。
在工程技術人員的一般概念中，產品設計過程是一個從設計到產品的過程，即設計人員首先在大腦中構思產品的外形、性能和大致的技術參數等，然後在詳細設計階段完成各類數據模型，最終將這個模型轉入到研發流程中，完成產品的整個設計研發周期。這樣的產品設計過程我們稱為「正向設計」過程。逆向工程產品設計可以認為是一個從產品到設計的過程。簡單地說，逆向工程產品設計就是根據已經存在的產品，反向推出產品設計數據（包括各類設計圖或數據模型）的過程。從這個意義上說，逆向工程在工業設計中的應用已經很久了。比如早期的船舶工業中常用的船體放樣設計就是逆向工程的很好實例。
隨著計算機技術在各個領域的廣泛應用，特別是軟體開發技術的迅猛發展，基於某個軟體，以反匯編閱讀源碼的方式去推斷其數據結構、體系結構和程序設計信息成為軟體逆向工程技術關注的主要對象。軟體逆向技術的目的是用來研究和學習先進的技術，特別是當手裡沒有合適的文檔資料，而你又很需要實現某個軟體的功能的時候。也正因為這樣，很多軟體為了壟斷技術，在軟體安裝之前，要求用戶同意不去逆向研究。
逆向工程的實施過程是多領域、多學科的協同過程。

9. 反向傳播演算法的介紹

反向傳播演算法（英：Backpropagation algorithm，簡稱：BP演算法）是一種監督學習演算法，常被用來訓練多層感知機。 於1974年，Paul Werbos[1]首次給出了如何訓練一般網路的學習演算法，而人工神經網路只是其中的特例。不巧的，在當時整個人工神經網路社群中卻無人知曉Paul所提出的學習演算法。直到80年代中期，BP演算法才重新被David Rumelhart、Geoffrey Hinton及Ronald Williams[2][3]、David Parker[4]和Yann LeCun[5]獨立發現，並獲得了廣泛的注意，引起了人工神經網路領域研究的第二次熱潮。BP演算法是Delta規則的推廣，要求每個人工神經元（節點）所使用的激勵函數必須是可微的。BP演算法特別適合用來訓練前向神經網路。

10. 反向傳播演算法的演算法簡介

反向傳播演算法（backpropagation）是目前用來訓練人工神經網路（artificial
neural
network，ann）的最常用且最有效的演算法。其主要思想是：
（1）將訓練集數據輸入到ann的輸入層，經過隱藏層，最後達到輸出層並輸出結果，這是ann的前向傳播過程；
（2）由於ann的輸出結果與實際結果有誤差，則計算估計值與實際值之間的誤差，並將該誤差從輸出層向隱藏層反向傳播，直至傳播到輸入層；
（3）在反向傳播的過程中，根據誤差調整各種參數的值；不斷迭代上述過程，直至收斂。
反向傳播演算法的思想比較容易理解，但具體的公式則要一步步推導，因此本文著重介紹公式的推導過程。
1.
變數定義
上圖是一個三層人工神經網路，layer1至layer3分別是輸入層、隱藏層和輸出層。如圖，先定義一些變數：
表示第層的第個神經元連接到第層的第個神經元的權重；
表示第層的第個神經元的偏置；
表示第層的第個神經元的輸入，即：
表示第層的第個神經元的輸出，即：
其中表示激活函數。
2.
代價函數
代價函數被用來計算ann輸出值與實際值之間的誤差。常用的代價函數是二次代價函數（quadratic
cost
function）：
其中，表示輸入的樣本，表示實際的分類，表示預測的輸出，表示神經網路的最大層數。
3.
公式及其推導
本節將介紹反向傳播演算法用到的4個公式，並進行推導。如果不想了解公式推導過程，請直接看第4節的演算法步驟。
首先，將第層第個神經元中產生的錯誤（即實際值與預測值之間的誤差）定義為：
本文將以一個輸入樣本為例進行說明，此時代價函數表示為：
公式1（計算最後一層神經網路產生的錯誤）：
其中，表示hadamard乘積，用於矩陣或向量之間點對點的乘法運算。公式1的推導過程如下：
公式2（由後往前，計算每一層神經網路產生的錯誤）：
推導過程：
公式3（計算權重的梯度）：
推導過程：
公式4（計算偏置的梯度）：
推導過程：
4.
反向傳播演算法偽代碼
輸入訓練集
對於訓練集中的每個樣本x，設置輸入層（input
layer）對應的激活值：
前向傳播：
，
計算輸出層產生的錯誤：