记张量积的数学记号为 ⊗. 1. linear 假设 V,W 为线性空间(vector spaces),f:V→W是线性(linear)的,如果满足: f(v1+v2)=f(v1)+f(v2)f(αv)=αf(v) f 表示的是两个线性空间的映射,从线性空间 V 到线性空间 W: 2. bilinear 有三个线性空间,U,V,W,f:U×V→W是双线性的(bilinear),如果: f(u1+u2,v)=f(u1,v)+f(u2,v)f(u,v1+v2)=f(u,v1)+f(u,v2)f(αu…

网上说<线性代数应该这样学>非常不错,再配合大学教材,把线性代数的基本知识点过一遍. 线性代数 - 知乎 最近在跟一个教程:李宏毅的线性代数 基本知识: Rn :We denote the set of all vectors with n entries by Rn . We use Mmxn to denote the set that contains all matrices whose size is m x n Identity matrix: must be square • 對…

@.如果线性方程组无解,则称该方程组是不相容的(inconsistent). @.如果线性方程组至少存在一个解,则称该方程组是相容的(consistent). @.等价方程组(equivalent systems). @.定义:若两个含有相同变量的方程组具有相同的解集,则称它们是等价的(equivalent). @.得到等价的方程组: 1.交换任意两个方程的顺序. 2.任一方程两边同乘一个非零的实数. 3.任一方程的倍数加到另一方程上. @.定义:若方程组中,第k个方程的前k-1个变量的系数均为…

对于公司组织的人工智能学习,每周日一天课程共计五周,已经上了三次,一天课程下来讲了两本书的知识.发现老师讲的速度太快,深度不够,而且其他公司学员有的没有接触过python知识,所以有必要自己花时间多看视频整理知识点.还是得靠自己,厚积才能薄发. 无知者无畏,但是对于网上众多评价人工智能,很多人知识听起来感觉好高大上,但是深入学习后能劝退一大波人,所谓叶公好龙. 路漫漫,忍住寂寞苦学多练,才能在某天大放异彩. 以下为<Deep Learning Python--python深度学习>前三章中部分…

    TensorFlow 入门 本文转自:http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9 字数3303 阅读904 评论3 喜欢5 CS224d-Day 2: 在 Day 1 里,先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念,对它们有了一个大体的印象,用向量去表示研究对象,用神经网络去学习,用 TensorFlow 去训练模型,基本的模型和算法包括 word2vec,softmax,RNN,LSTM,GRU,CNN,大型数据的 seq2seq,还有未来比较火热的研究…

R中的统计模型 这一部分假定读者已经对统计方法,特别是回归分析和方差分析有一定的了解.后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解.R已经很好地定义了统计模型拟合中的一些前提条件,因此我们能构建出一些通用的方法以用于各种问题.R提供了一系列紧密联系的统计模型拟合的工具,使得拟合工作变得简单.正如我们在绪论中提到的一样,基本的屏幕输出是简洁的,因此用户需要调用一些辅助函数来提取细节的结果信息. 1定义统计模型的公式 下面统计模型的模板是一个基于独立的方差齐性数据的线性模型 用矩阵术语表…

一.安装目前用了tensorflow.deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用. 慢慢长征路:安装过程如下 WIN10: anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4: 二.TensorFlow 基本概念与原理理解 1.TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的.数据流图是描述有向图…

1. 矩阵的加减乘除和(共轭)转置 (1) 矩阵的加法和减法 如果矩阵A和B有相同的维度(行数和列数都相等),则可以定义它们的和A+B以及它们的差A-B,得到一个与A和B同维度的矩阵C,其中Cij=Aij+Bij或Aij-Bij. 另外Matlab还支持任意一个矩阵A与一个标量s相加,结果为矩阵的每一个元素加减标量,得到一个与A同维度的新的矩阵,即A+s的各个元素为Aij+s. (2) 矩阵的乘法 如果矩阵A的列数等于矩阵B的行数,则可以将A和B相乘,命令为A*B,得到一个新的矩阵C,C的行数等…

Abstract The recent success of deep neural networks relies on massive amounts of labeled data. For a target task where labeled data is unavailable, domain adaptation can transfer a learner from a different source domain. In this paper, we propose a n…

Abstract Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. 语义词空间是非常有用的,但它不能有原则地表达较长短语的意义. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requ…

本节内容记录阅读该论文的笔记 介绍 首先,介绍了两种明文"打包"的方法:PVW和SV PVW:对应论文(PVW:A framework for efficient and composable oblivious transfer),打包思想就是,将多个bit明文是为一个明文向量. SV:对应论文(SV11:Fully homomorphic SIMD operations),打包思想:将多个明文通过"编码"插入到一个多项式上,转换成多项式的计算相当于这么多明文计算…

https://www.douban.com/group/topic/11115261/ 在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进. 为什么要深入数学的世界 作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家.我学习数学的目的,是要 想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些.说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅 程.我的导师最初希望我去做的题目,是对appearance和m…

作者:林达华 一.为什么要深入数学的世界 作为计算机的学生,我(原作者)没有任何企图要成为一个数学家.我学习数学的目 的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些.说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数 学的旅程.我的导师最初希望我去做的题目,是对appearance和motion建立一个unified的model.这个题目在当今Computer Vision中百花齐放的世界中并没有任何特别的地方.事实上,使用各种Graphical M…

Welcome back! This time, we’ll look into what is perhaps the “poster boy” feature introduced with the D3D11 / Shader 5.x hardware generation: Tessellation. This one is interesting both because it’s a fun topic, and because it marks the first time in…

What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-beginner-train-for-machine-learning-contests 链接内容总结: "学习任何一门学科,framework是必不可少的东西.没有framework的东西,那是研究." -- Jason Hawk One thing is for sure; you ca…

原文网址:http://www.guokr.com/post/442622/ 在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进. 为什么要深入数学的世界 作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家.我学习数学的目的,是要 想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些.说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅 程.我的导师最初希望我去做的题目,是对appearance和motion建…

This semester I'm teaching from Hastie, Tibshirani, and Friedman's book, The Elements of Statistical Learning, 2nd Edition. The authors provide aMixture Simulation data set that has two continuous predictors and a binary outcome. This data is used to…

Nowadays, I close a new small case. Proposition. For a surjective morphism between scheme $X\stackrel{f}\to Y$, For any $Z\to Y$, the base change $X\times_Y Z\to Z$ is also surjective. The diagram is as following $$\begin{array}{ccc} X\times_Y Z& \to…

本文内容遵从CC版权协议, 可以随意转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://www.penglixun.com/study/science/mit_math_system.html 目录 (Contents) 1 为什么要深入数学的世界 2 集合论:现代数学的共同基础 3 分析:在极限基础上建立的宏伟大厦 3.1 微积分:分析的古典时代——从牛顿到柯西 3.2 实分析:在实数理论和测度理论上建立起现代分析 3.3 拓扑学:分析从实数轴推广到一般空间——…

麻省理工( MIT)大神解说数学体系 http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ff4fb7b0102e3p6.html 其实每一门学科都应该在学习完成后,在脑子里面有一个体系,比如物理体系.化学体系.数学体系等等.我们学习一门课程的收获,不是期末考试能考多少分,能拿多少奖学金,能获得高GPA,而是要真正建立起这个学科的体系,为未来的深入学习或者研究打基础.做准备. 以下是牛人的数学体系: 在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅…

[本文摘自网络,仅供学习使用] 官网上对TensorFlow的介绍是,一个使用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的开源软件库.数据流图中的节点,代表数值运算:节点节点之间的边,代表多维数据(tensors)之间的某种联系.我们可以在多种设备(含有CPU或GPU)上通过简单的API调用来使用该系统的功能. TensorFlow包含构建数据流图与计算数据流图等基本步骤,图中的节点表示数学操作,图中连结各节点的边表示多维数组,即:tensors(张量). 张量是Tensor…

张量的两种运算 1. 张量的乘(Tensor product) tensorproduct() 2. 张量的缩并 tensorcontraction() The matrix trace is equivalent to the contraction of a rank-2 array Matrix product is equivalent to a tensor product of two rank-2 arrays, followed by a contraction of the 2…

第I部分 引论 I.1 数学是做什么的 I.2 数学的语言和语法 I.3 一些基本的数学定义 I.4 数学研究的一般目的 第II部分 现代数学的起源 II.1 从数到数系 II.2 几何学 II.3 抽象代数的发展 II.4 算法 II.5 数学分析的严格性的发展 II.6 证明的概念的发展 II.7 数学基础中的危机 第III部分 数学概念 III.1 选择公理 (The Axiom of Choice) III.2 决定性公理 (The Axiom of Determinacy) III.3…

# -*- coding: utf-8 -*- """ “Mesh”模块包含了有限元网格的不同类型. See the following implementations: * MeshTri,三角剖分网格 * MeshTet, 四面体剖分网格 * MeshQuad, 矩形剖分网格 * MeshHex, 六面体剖分网格 """ import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.tri as mtri…

Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few years, I have tried Linux programming, device driver development, android application development and RF SOC development. Thus, "data analysis become my…

这篇blog,原来是西弗吉利亚大学的Li xin整理的,CV代码相当的全,不知道要经过多长时间的积累才会有这么丰富的资源,在此谢谢LI Xin .我现在分享给大家,希望可以共同进步!还有,我需要说一下,不管你的理论有多么漂亮,不管你有多聪明,如果没有实验来证明,那么都是错误的.  OK~本博文未经允许,禁止转载哦!  By  wei shen Reproducible Research in Computational Science “It doesn't matter how beautif…

在这篇论文中,作者提出了一种更加通用的池化框架,以核函数的形式捕捉特征之间的高阶信息.同时也证明了使用无参数化的紧致清晰特征映射,以指定阶形式逼近核函数,例如高斯核函数.本文提出的核函数池化可以和CNN网络联合优化. Network Structure Overview Kernel Pooling Method The illustration of the tensor product A summary of pooling strategies Experiment Evaluation…

http://exploredegrees.stanford.edu/coursedescriptions/cs/ CS 101. Introduction to Computing Principles. 3-5 Units. Introduces the essential ideas of computing: data representation, algorithms, programming "code", computer hardware, networking, s…

本文记录阅读此论文的笔记 摘要 (1)1996年,HPS三人提出一个格上的高效加密方案,叫做NTRUEncrypt,但是没有安全性证明:之后2011年,SS等人修改此方案,将其安全规约到标准格上的困难问题:2012年,LTV等人基于修改的方案,提出一个FHE方案. (2)non-standard assumption:非标准假设,是什么意思? (3)本片论文是去除了non-standard assumption,通过使用**技术,并且构建了一个新的FHE方案,基于标准格假设问题(比如,SVP,C…

ISSN Abbreviated Journal Title Full Title Category Subcategory Country total Cites IF        2013-2014 IF 2012-2013 IF 2011-2012 IF 2010-2011 IF 2009-2010 IF 2008-2009 IF 2007-2008 5-Year Impact Factor Immediacy Index Articles Cited Half-Life Eigenfa…