温故而知新,可以为师矣。
复习了一下22年的笔记,论证了一下把 ann 算法转换为包分类算法的一种通用方法,这个有啥理论意义和价值?
把 ANN 算法从理论上转化为包分类算法:
IP 规则的掩码是 d 的话,前 d 位其实就是固定的,可以看成 d 位的二进制向量
基于 0~32 把 IP 分成 33 类,每一类上都有 d 位是要求静态固定不变的,然后可以对这一类 d 维度的二进制向量套用所有 ANN 算法去算相似性,只需把距离函数用改为 L1 即可
掩码小的情况,可以直接要求严格一样,做 kv 映射就好了
16元
复习了一下22年的笔记,论证了一下把 ann 算法转换为包分类算法的一种通用方法,这个有啥理论意义和价值?
把 ANN 算法从理论上转化为包分类算法:
IP 规则的掩码是 d 的话,前 d 位其实就是固定的,可以看成 d 位的二进制向量
基于 0~32 把 IP 分成 33 类,每一类上都有 d 位是要求静态固定不变的,然后可以对这一类 d 维度的二进制向量套用所有 ANN 算法去算相似性,只需把距离函数用改为 L1 即可
掩码小的情况,可以直接要求严格一样,做 kv 映射就好了
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04-29 18:07
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