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# GAN 回顾 价值函数 min⁡Gmax⁡DV(D,G)=Ex∼pdata(x)[log⁡D(x)]+Ez∼pz(z)[1−log⁡D(G(z))]\min_{G}\max_{D}V(D,G) = \mathbb{E}_{\boldsymbol{x}\sim p_{\mathrm{data}}(\boldsymbol{x})}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{\boldsymbol{z} \sim p_{\boldsymbol{z}}(\boldsymbol{z})}[1-\log...
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# 基本词语 # 关联词 furthermore: 此外 just for completeness sake: 为了完整起见 # 表示程度 remarkably: 非常 Eg: They still remarkably difficult to train. to a lesser extent: 在较小程度上 Eg: This interface has been so successful that modern operating systems—BSD, Linux, macOS, Solaris, and even, to a lesser extent,...
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# 数值微分 # 采用 Taylor 估计 采用定义是最基本的数值微分方法，即计算 f(x0+h)−f(x0)h\frac{f\left(x_{0}+h\right)-f\left(x_{0}\right)}{h} hf(x0​+h)−f(x0​)​ 根据 Taylor 公式可以简单估计其误差范围，即 f′′(ξ(x))f''(\xi(x))f′′(ξ(x)) 的范围。 因此，我们得到了 向前差分公式 (forward-difference...
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# SNE 算法 在基本的 SNE 算法中，采用一个条件概率pj∣ip_{j|i}pj∣i​ 衡量xi, xjx_i,\ x_jxi​, xj​ 两数据点的相似性，其表达式为 pj∣i=exp⁡(−∥xi−xj∥2/2σi2)∑k≠iexp⁡(−∥xi−xk∥2/2σi2)p_{j|i} = \frac{\exp(-\|x_i-x_j\|^2/2\sigma_i^2)}{\sum_{k\neq...
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大多是一条一条的经验总结。但细细读来，自有滋味。 <!-- mods --> # 成秀珍讲座 计算机学院：规模再翻 1.5 至 2 倍。 # 科研经验分享 激情 研究方向要有生命力，不要太功利。要从国家战略的角度思考。 既要懂硬件，也要懂软件。 # 如何选题 先泛读再精读。泛读看 Author。精读要反复读，边读边想。 # 如何解题 # 如何撰文 # 如何修文 如何了解领域的热点。 没有疫情：听报告，做 report。 social media: 定义大领域的人是谁。 关注大人物的研究动向。看领域顶会。提高自己的起点。看最近三年的顶会。看 title...
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# NumPy 菜鸟教程：NumPy # 矩阵生成 # 随机矩阵生成 # 零矩阵生成 # 矩阵计算 # 星乘 在 Numpy 中，两个相同规格的矩阵进行对应项乘法，就是矩阵的星乘 ( * )。 # 点乘 在 Numpy 中，两个矩阵的一般乘法采用点乘表示。例如矩阵 A 与 B 的乘法，采用 np.dot(A,B) 进行计算。 # SciPy SciPy 文档 菜鸟教程：SciPy # SymPy 很强大的工具，下面是一些参考。有空再整理。 文档 github Python 中的 Sympy 详细介绍 python 之 sympy 库 -- 数学符号计算与绘图必备 Sympy 简单教程 (7):...
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# 力导图的基本设计原则 通过边连接的节点应该彼此靠近 节点不能过于靠近 与未连接的节点相比，由边连接的节点应该更靠近彼此 # 弹簧模型 斥力Fr(i,j)=−∣xi−xj∣−qF^r(i,j) = -|\boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{x}_j|^{-q}Fr(i,j)=−∣xi​−xj​∣−q 在任意两点间存在，引力Fa(i,j)=α∣xi−xj∣pF^a(i,j)=\alpha|\boldsymbol{x}_i-\boldsymbol{x}_j|^pFa(i,j)=α∣xi​−xj​∣p 在有边相连的点间存在。采用幂函数建模。其中p,qp,qp,q...