做题网站推荐: OpenJudge VIJOS UOJ CF JOYOI CODEVS 洛谷 RQNOJ BZOJ POJ HDU

本站题目推荐: 高精度 模拟 排序 递推 贪心 递归 搜索 动态规划 数学 图论 数据结构 实名认证 卡评测举报

输入输出 变量类型 顺序结构 选择结构 循环结构 一维数组 NOIP 资源下载


问题 1249. -- NOIP2003:神经网络

1249: NOIP2003:神经网络

时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB
提交: 31  解决: 17
[上一题][提交][讨论版][状态][下一题]

题目描述

神经网络就是一张有向图,图中的节点称为神经元,而且两个神经 元之间至多有一条边相连,下图是一个神经元的例子:

                       

    神经元(编号为1)        

图中,X1—X3是信息输入渠道,Y1-Y2是信息输出渠道,C1表示神经元目前的状态, Ui是阈值,可视为神经元的一个内在参数。       

神经元按一定的顺序排列,构成整个神经网络。在兰兰的模型之中,神经网络中的神 经元分为几层;称为输入层、输出层,和若干个中间层。每层神经元只向下一层的神经元 输出信息,只从上一层神经元接受信息。下图是一个简单的三层神经网络的例子。

兰兰规定,Ci服从公式:(其中n是网络中所有神经元的数目)

    公式中的Wji(可能为负值)表示连接j号神经元和  i号神经元的边的权值。当  Ci大于0时,该神经元处于兴奋状态,否则就处于平静状态。当神经元处于兴奋状态时,下一秒它会向其他神经元传送信号,信号的强度为Ci。       

如此.在输入层神经元被激发之后,整个网络系统就在信息传输的推动下进行运作。现在,给定一个神经网络,及当前输入层神经元的状态(Ci),要求你的程序运算出最后网络输出层的状态。       


输入

输入第一行是两个整数n(1≤n≤200)和p。接下来n行,每行两个整数,第i+1行是神经元i最初状态(Ci)和其阈值(Ui),非输入层的神经元开始时状态必然为0。再下面P行,每行由两个整数i,j及一个整数Wij,表示连接神经元i、j的边权值为Wij

输出

输出包含若干行,每行有两个整数,分别对应一个神经元的编号,及其最后的状态,两个整数间以空格分隔。仅输出最后状态大于零的输出层神经元状态,并且按照编号由小到大顺序输出!        

若输出层的神经元最后状态均为  0,则输出  NULL。

样例输入

5 6
1 0
1 0
0 1
0 1
0 1
1 3 1
1 4 1
1 5 1
2 3 1
2 4 1
2 5 1

样例输出

3 1
4 1
5 1

提示

本题描述错漏较多,在此提醒:

1.输入层的入度都为0,输出层的出度都为0。

2.边权可以是负数或零。

3.输入层的状态Ci已经给出,无需减去Ui

4.只有当一个神经元的上层神经元都处于兴奋状态,这个神经元才有可能处于兴奋状态。


NOIP2003提高组第一题

标签

[上一题][提交][讨论版][状态][下一题]