Topology and Geometry of Deep Rectified Network Optimization Landscapes 读书笔记

2023-10-20 16:50

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http://www.chinasem.cn/article/248392。 23002807@qq.com

poj 2349 Arctic Network uva 10369（prim or kruscal最小生成树）

题目很麻烦，因为不熟悉最小生成树的算法调试了好久。感觉网上的题目解释都没说得很清楚，不适合新手。自己写一个。题意：给你点的坐标，然后两点间可以有两种方式来通信：第一种是卫星通信，第二种是无线电通信。卫星通信：任何两个有卫星频道的点间都可以直接建立连接，与点间的距离无关；无线电通信：两个点之间的距离不能超过D，无线电收发器的功率越大，D越大，越昂贵。计算无线电收发器D

《C++标准库》读书笔记/第一天（C++新特性（1））

C++11新特性（1）以auto完成类型自动推导 auto i=42; //以auto声明的变量，其类型会根据其初值被自动推倒出来，因此一定需要一个初始化操作； static auto a=0.19;//可以用额外限定符修饰 vector<string> v; auto pos=v.begin();//如果类型很长或类型表达式复杂 auto很有用； auto l=[] (int

图神经网络框架DGL实现Graph Attention Network (GAT)笔记

参考列表： [1]深入理解图注意力机制 [2]DGL官方学习教程一 ——基础操作&消息传递 [3]Cora数据集介绍+python读取一、DGL实现GAT分类机器学习论文程序摘自[1]，该程序实现了利用图神经网络框架——DGL，实现图注意网络（GAT）。应用demo为对机器学习论文数据集——Cora，对论文所属类别进行分类。（下图摘自[3]） 1. 程序 Ubuntu：18.04

读书笔记（一）：双脑记

谁又知道年轻人那反复无常的大脑有着怎样的运行机制？尽管他们的大脑已被荷尔蒙折腾地七荤八素；却偶尔还会有灵感跻身夹缝之间；层级化：每时每刻，人类都在进行抽象化，也就是说，从客观事实中发展出更具普遍意义的理论和知识。利用这种方法，我们得以不断地开发出新的更为简洁的描述层级，方便我们那容量有限的大脑加以处理。分层的概念几乎可以应用于任何复杂系统，甚至包括我们的社交世界，也即是人们的个人生

深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）

对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。 1. 概念 GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（D

2024.09.07【读书笔记】| SMRTLink工具对PB组装疑难解答

在使用SMRT Link的pb_assembly_hifi命令进行组装分析时，可以参考以下步骤和信息：使用pbcromwell show-workflow-details pb_assembly_hifi命令查看该工作流的详细信息。这将帮助你了解所需的输入参数和可选输入参数。根据工作流的要求，你需要准备相应的输入文件。例如，对于单样本基因组组装，需要CCS（连续测序）的fastq文件路径作

Deep Ocr

1.圈出内容,文本那里要有内容.然后你保存,并'导出数据集'. 2.找出deep_ocr_recognition_training_workflow.hdev 文件.修改“DatasetFilename := 'Test.hdict'” 310行 write_deep_ocr (DeepOcrHandle, BestModelDeepOCRFilename) 3.推理test.hdev

密码学读书笔记小结

密码学是保证消息的私密性和完整性以及消息认证的基础。加密算法的选择和密钥的管理是安全机制的效率、性能和可用性的关键。公钥加密算法：分发密钥比较容易，但是对大数据量的加密性能较差密钥加密算法：更适合大批的加密任务混合型加密协议：例如TLS，先用公钥加密建立一个安全通道，然后使用通道交换密钥，并将此密钥用于后续数据交换。对分布式系统攻击的分类：窃听：未经授权获得消息副本伪装：在未

Neighborhood Homophily-based Graph Convolutional Network

#paper/ccfB 推荐指数： #paper/⭐ #pp/图结构学习流程重定义同配性指标： N H i k = ∣ N ( i , k , c m a x ) ∣ ∣ N ( i , k ) ∣ with c m a x = arg ⁡ max ⁡ c ∈ [ 1 , C ] ∣ N ( i , k , c ) ∣ NH_i^k=\frac{|\mathcal{N}(i,k,c_{

《设计模式：可复用面向对象软件的基础》读书笔记（3）

这篇博客记录了书中《第3章：创建型模式》里的要点。介绍创建型设计模式抽象了实例化过程。在这些模式中有两个不断出现的主旋律：他们都将关于该系统使用哪些具体的类的信息封装起来。他们隐藏了这些类的实例是如何被创建和放在一起的。整个系统关于这些对象所知道的是由抽象类所定义的接口。因此，创建型模式在什么被创建、谁创建它、它是怎样被创建的，以及何时被创建等方面给予你很大的灵活性。下面将这

Topology and Geometry of Deep Rectified Network Optimization Landscapes 读书笔记

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