这都是教科书上都有的内容，我只是整理整理，把一些约定也统一一下，方便以后写代码的时候参照。 1. 约定 1.1 约化矩阵约定 \[ \langle J'M' | s \sigma | J M \rangle = \langle J' || s || J \rangle (JM,s \sigma| J ...
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2021-06-23 17:11:58
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如果 \(A\) 是大小为 \(m \times n\) 的实矩阵, $A$的精简形式的SVD分解为 \(A = U\Sigma V^T\). 那么$A$的零空间，列空间， 行空间 分别为 \({\cal N}(A) = {\rm span}(V)^\perp\), \({\cal R}(A) = ...
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2021-06-08 23:12:46
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H Infinity contrl ---LMI方法（Yalmip 求解）和Riccati 方法 ...
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2021-05-24 13:13:46
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数值稳定性和模型初始化 目标：深度学习模型的数值稳定性问题以及模型参数的初始化方法。 深度模型有关数值稳定性的典型问题是衰减（vanishing）和爆炸（explosion）。 衰减和爆炸 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为$L$的多层感知机的第$l$层$\boldsy ...
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2021-02-17 15:10:01
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GNN：权重依靠认为设定或学习得到 GCN：依赖于图结构决定更新权重。\(H^{(l+1)}=\sigma{(\hat{D}^{-\frac{1}{2}} \hat{A}\hat{D}^{-\frac{1}{2}} H^{(l)} W^{(l)})}\) GAT：GAT是对于GCN在邻居权重分配问题 ...
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2021-02-09 12:17:57
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数学符号 说明 ∑ 表示求和，读音为sigma， ：i表示下界，n表示上界， k从i开始取数，一直取到n，全部加起来。输入拼音xigema就可以出现西格玛Σ符号；专门计算器：http://www.ab126.com/shuxue/8027.html ...
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2021-01-18 11:26:14
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误差来源 bias variance 比喻：打靶 真实的Function$\widehat$ 通过训练集得到的最优解$f^*$ $f^*\(是\)\widehat$的一个估计 $\widehat$就是靶心，我们打靶的目标 $f^*$是打靶的结果，与靶心的距离即为误差 假设要估计变量$x$的均值$\m ...
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2020-10-13 17:51:44
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1 cl; 2 m=31; 3 n=31; 4 img=zeros(m+1,n+1); 5 img=double(img); 6 pi=3.1415926; 7 sigma=10; 8 for i=-(m/2):m/2 9 for j=-(n/2):n/2 10 img(i+m/2+1,j+n/2+ ...
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2020-09-17 20:53:03
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BP公式推倒 bp算法通过loss计算得到的误差，从最后的输出层，通过loss不断的向后，对能影响到loss变化的传播路径中各个隐藏层的神经元的输入和输出函数求偏导，更新目标权重的一个过程。 具体的计算方式如下。 先来构建一个网络图，然后我们定义一些数学符号 其中 \(w_{ij}^{l}\) 表示 ...
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2020-09-12 21:24:54
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概率分布 假设每一个随机变量都符合高斯分布，那么根据已有的数据，就可以得到$\mu$ 和$\sigma$ 的估计值，从而得到其分布函数，然后就可以针对预测数据进行预测，针对多维数据，采用高维高斯分布，每一维度都是独立的，并且都符合高斯分布，计算出每一维度的高斯分布函数，可以得到多维高斯分布函数，然后 ...
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2020-09-12 21:12:57
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