均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数,计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和,公式如图.
在概率论中,条件期望是一个实数随机变量的相对于一个条件概率分布的期望值.换句话说,这是给定的一个或多个其他变量的值一个变量的期望值.它也被称为条件期望值或条件均值.
可持久化数据结构(Persistent data structure)就是利用函数式编程的思想使其支持询问历史版本,同时充分利用它们之间的共同数据来减少时间和空间消耗.
包括可持久化线段树,可持久化字典树,可持久化平衡树,可持久化链表,
图好像都丢了,网上一堆,可以搜一下.
优点:每次查询会调整树的结构,使被查询频率高的条目更靠近树根.
树的旋转是splay的基础,对于二叉查找树来说,树的旋转不破坏查找树的结构.
正如这篇文字的标题一样,不知道该写什么东西,接下来写到哪算哪吧.
自从竞赛失利后,还是想了很多的,先不论比赛公平性怎么样,我们做的东西也就是个玩具罢了,要提高的还有很多.人要学会与自己和解,如果这样转换一下想法:花好多时间做了个大课设,还拿了奖和钱,心里是不是会好受很多?
眼界真的很重要,做一个东西,做到自己认为的最好,可能其实还是在一个比较低的level里的最好,在一个高的level下可能就很naive了.
考研or工作?
一个经典的二择问题,感觉这是有生以来最焦虑的时候了.
结构(Architecture)结构指定了网络中的变量和它们的拓扑关系.例如,神经网络中的变量可以是神经元连接的权重(weights)和神经元的激励值(activities of the neurons).
激励函数(Activation Rule)大部分神经网络模型具有一个短时间尺度的动力学规则,来定义神经元如何根据其他神经元的活动来改变自己的激励值.一般激励函数依赖于网络中的权重(即该网络的参数).
学习规则(Learning Rule)学习规则指定了网络中的权重如何随着时间推进而调整.这一般被看做是一种长时间尺度的动力学规则.一般情况下,学习规则依赖于神经元的激励值.它也可能依赖于监督者提供的目标值和当前权重的值.例如,用于手写识别的一个神经网络,有一组输入神经元.输入神经元会被输入图像的数据所激发.在激励值被加权并通过一个函数(由网络的设计者确定)后,这些神经元的激励值被传递到其他神经元.这个过程不断重复,直到输出神经元被激发.最后,输出神经元的激励值决定了识别出来的是哪个字母.
之前记录在OneNote上的,无法直接转成MD,现整理成pdf文档,发布在这里.
之前从网上学的,当时记录在了OneNote上,现整理成Markdown文档,发布在这里.