這兩天的時(shí)間沒有刷leetcode上的題，我發(fā)現(xiàn)樹對(duì)于我來說還是有一定難度，需要像大學(xué)考二級(jí)一樣不斷的刷題，不斷的做，讓樹棧什么的成為自己潛意識(shí)的內(nèi)容，不斷的復(fù)習(xí)。還需要學(xué)習(xí)python里面的一些知識(shí)。包括基本語法numpy，sklearn，panda，這些東西。還有三個(gè)月就要回國(guó)了，就要找工作了，時(shí)間很緊迫了。現(xiàn)在已經(jīng)實(shí)現(xiàn)hmm、cnn、lstm、bilstm對(duì)語音情感進(jìn)行識(shí)別，有時(shí)間把英文論文寫寫。在訓(xùn)練的時(shí)候發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練集和測(cè)試集的準(zhǔn)確率差別比較大，應(yīng)該是出現(xiàn)了過擬合，采用交叉驗(yàn)證可以解決這個(gè)問題和數(shù)據(jù)集的不均衡也相關(guān)，也可以通過優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來解決。一定要發(fā)表一篇英文的論文。cnn訓(xùn)練集和測(cè)試集的準(zhǔn)確率都在50%左右，lstm訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率在70%以上，但測(cè)試集的準(zhǔn)確率很低，只有40%左右。這種結(jié)果和隨機(jī)猜測(cè)差不多。總結(jié)差不多到這里。再貼上樹的題。

接下來要學(xué)習(xí)的：

（1）刷leetcode上的題目

（2）學(xué)習(xí)python基礎(chǔ)知識(shí)

（3）寫英文論文

（4）復(fù)習(xí)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的理論知識(shí)和推導(dǎo)和深度學(xué)習(xí)理論的知識(shí)和框架。

待看文章：attention機(jī)制實(shí)現(xiàn)文本識(shí)別，keras框架自定義attention機(jī)制，keras框架中沒有attention機(jī)制。

https://blog.csdn.net/yanhe156/article/details/85476608

使數(shù)據(jù)集更均衡的辦法，留出法和交叉驗(yàn)證

https://www.cnblogs.com/jiaxin359/p/8552800.html

keras實(shí)現(xiàn)交叉驗(yàn)證

https://blog.csdn.net/webmater2320/article/details/100996865

遞歸比較難理解，一開始可以先用迭代去實(shí)現(xiàn)。因?yàn)槎嫠阉鳂涞挠易訕涫亲畲蟮?#xff0c;所以先遍歷整棵樹的右子樹保存起來，遍歷到最后，進(jìn)行求和，然后再去遍歷左子樹。代碼如下：

class Solution { private: int sum=0; public:TreeNode* convertBST(TreeNode* root) {stack<TreeNode*>s;TreeNode* temp=root;while(temp || !s.empty()){while(temp){s.push(temp);temp=temp->right;}temp=s.top();s.pop();sum+=temp->val;temp->val=sum;temp=temp->left;}return root;} };

遞歸實(shí)現(xiàn)：感覺遞歸等價(jià)于迭代，思想是一樣的

class Solution { private: int sum=0; public:TreeNode* convertBST(TreeNode* root) {if(root!=NULL){convertBST(root->right);sum+=root->val;root->val=sum;convertBST(root->left);}return root;} };

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的summary+plan的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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