Proof-Trivial Learning-Opt-Stat-Geometry22 人赞同了该文章 目录 收起 1. 噪声下降 2. 交叉熵法 3. 演化策略 (ES) 4. 自然演化策略 (NES) 5. 协方差矩阵自适应演化策略 (CMA-ES) 5.1 协方差矩阵的特征分解 5.2 采样 5.3 选择与重组机制 5.4 估计协方差矩阵 5.5 协方差矩阵的秩-\mu更新...
Proof-Trivial Learning-Opt-Stat-Geometry57 人赞同了该文章 目录 收起 介绍 Lie早年经历 Lie群定义 Friedrich Schur Killing Élie Cartan Weyl Borel 本文是Wilfried Schmid 于2019年12月16日在“第十届清华三亚国际数学论坛”的演讲,摘自丘成桐与杨乐院士(2023年10月22日病逝)主编的《数学历史》...
【Proof-Trivial】泛函分析-孙炯 (最通俗易懂的本科水平中文泛函分析课程)共计77条视频,包括:【1.1】绪论 (1)、【1.1】绪论 (2)、【1.1】绪论 (3)等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
https://www.youtube.com/@YoungMeasures几何测度论书籍推荐, 视频播放量 2578、弹幕量 0、点赞数 91、投硬币枚数 4、收藏人数 145、转发人数 7, 视频作者 Proof-Trivial, 作者简介 知乎同名 Learning theory, Optimization, OR, Stat, Geometry, Physics,相关视频:国家理
从坐标空间到流形，陈省身探讨了坐标在几何学中的地位转变，以及流形这一概念的引入，它允许局部坐标变换，但保持整体结构。他强调了局部不变量如外微分运算和里奇张量分析的重要性，同时提到了整体不变量如拓扑不变量在理解流形特性中的作用。论文中提到了流形的同调理论，这是研究整体不变量的基石，例如...
【ProofTrivial】学术论文阅读与写作的核心要点如下：阅读方法：读厚与读薄：通过深入阅读和提炼，先“读厚”以理解广泛的知识背景，再“读薄”以提炼出核心内容。分阶段阅读：粗略浏览：捕捉论文的整体框架和主要观点。细致研读：深入探究细节，理解具体的结论、定理和创新方法。深入思考：形成自己的见解，...
Proof-Trivial Learning-Opt-Stat-Geometry38 人赞同了该文章 本文摘自中国统计学会,原文作者为陈增敬与冯新伟,望理性讨论 摘要 概率统计是研究不确定现象的数学学科,它的本质就是从不确定现象中找确定的统计规律 三百多年以来,概率统计不仅推动了数学由确定性数学到随机数学的发展,也为经济、金融、物理、化学和...
【Proof-Trivial】信息论与编码(中山大学)【由浅入深-连贯性强】_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1k94y1J78V/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=ff7feb490a8e91eceac833bbd259c095 信息熵的起源 “熵”这个概念最初作为热力学状态函数出现,对应于系统的任一热力学平衡状态,总存在有相应的...
【Proof-Trivial】拉赫玛尼诺夫第二钢琴协奏曲(不同版本持续更新...)共计20条视频,包括:郎朗&拉特(BPO)_第一乐章、郎朗&拉特(BPO)_第二乐章、郎朗&拉特(BPO)_第三乐章等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
深度学习理论中的平均场理论(Mean Field Theory, MFT)在深度神经网络(DNN)的研究中扮演着重要角色。它不仅能够描述和分析DNN的直觉理解，还被用于探讨训练过程和泛化性能[1-3]。MFT视角下的DNN初始化揭示了两个关键性质：混沌边缘(EoC)和动力等距(DI)[5]。动力等距确保有效的误差反向传播，而混沌边缘...