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伴随方法：线性方程的伴随方程（Adjoint Equation）来自专栏

伴随方法：线性方程的伴随方程（Adjoint Equation）伴随方法是 Neural-ODE 中十分重要的一个方法，它让一个计算量复杂到基本无法求解的问题变得有可能。在神经网络中嵌套线性方程或者非线性方程也会遇到同样的问题，这篇文章从最简单的例子线性方程中的网络参数求解中，表达一下伴随方法的思...

人工智能数学伴随矩阵线性代数线性方程梯度下降优化算法损失函数

2022-05-15

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数学：已知概率分布，计算均值、方差、二阶矩

在已知概率分布 P(n),n=0,1,…,∞\text{P}(n),n=0,1,\dots,\inftyP(n),n=0,1,…,∞ 的情况下，均值的计算公式为： m=∑n=0∞n⋅P(n)m=\sum^{\infty}_{n=0}n\cdot \text{P}(n)m=n=0∑∞n⋅P(n) 方...

数学

2022-05-07

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特征工程：归一化与标准化来自专栏

样本特征由于来源以及度量单位不同，它们的尺度（Scale），或者说是取值范围有可能差异很大。如果一个机器学习算法在缩放全部或者部分特征后不影响它的学习和预测，我们就称该算法具有尺度不变性（Scale Invariance）。神经网络从理论上应该具有尺度不变性，可以通过参数的调整来适应不同特征的尺度。...

Python3 数学 Python 人工智能机器学习深度学习特征工程

2022-05-07

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