国家集训队2008论文集 Day1 1.曹钦翔《数据结构的提炼与压缩》 2.郑暾《平衡规划——浅析一类平衡思想的应用》 3.刘弈《浅谈信息学中状态的合理设计与应用》 4.顾研《浅谈随机化思想在几何问题中的应用》 5.周梦宇《码之道——浅谈信息学竞赛中的编码与译码问题》 6.肖汉骏《例谈信息学竞赛分析中的“深”与“广”》 7.方戈《浅析信息学竞赛中一类与物理有关的问题》 8.吕子鉷《浅谈最短径路问题中的分层思想》 9.周小博《浅谈信息学竞赛中的区间问题》

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1] 深度学习是机器

旅行商问题是NP完全的组合优化问题。分析了邻域启发式算法的基本操作,提出 一种简单的启发式贪心法,仅利用城市间的距离信息求解旅行商问题-Traveling salesman problem is np-complete combinatorial optimization problem.The basic operation of neighborhood heuristic algorithm is analyzed and presented A simple heuristic