發(fā)簡(jiǎn)信
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Learning to Learn注：本文內(nèi)容來自下述鏈接以及自己補(bǔ)充的近期的相關(guān)工作。 2018-07-28 最前沿：Meta Learning前沿進(jìn)展掃描 2018-06-0...
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人工智能有趣的博客
Berkeley Artificial Intelligence Research
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變分推斷在github看到這個(gè)文章寫的不錯(cuò)，就轉(zhuǎn)載了，大家一起學(xué)習(xí)：https://github.com/keithyin/mynotes/tree/m...
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數(shù)學(xué)相關(guān)閱讀列表
支持向量機(jī)通俗導(dǎo)論（理解SVM的三層境界） 簡(jiǎn)易解說拉格朗日對(duì)偶（Lagrange duality）
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理解 Conjugate Function
共軛函數(shù)是最優(yōu)化問題中非常重要的概念，常用來在原問題和對(duì)偶問題之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換。 定義 對(duì)于原函數(shù)，其共軛函數(shù)為其中，表示兩個(gè)變量的內(nèi)積。 注意，這...
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Lie group 實(shí)踐
代碼實(shí)踐 【一】旋轉(zhuǎn)矩陣 --> 歐拉角 https://blog.csdn.net/u012423865/article/details/78...
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Lie group & Lie algebra
Reference: 《視覺SLAM十四講》 http://www.cs.toronto.edu/~gwtaylor/publications/...
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np.array division
矩陣形式的范數(shù)歸一設(shè)計(jì)到矩陣除法 舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子：假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣規(guī)模為（4，3，2），可以理解為4個(gè)樣本，每個(gè)樣本是一個(gè)時(shí)間長(zhǎng)度為3的點(diǎn)，點(diǎn)是...