LLL 第5页

⛪留美干货 | 申请篇（一）❗

回来一段时间了，想分享一下我申请美国大学时候的心得和经验，希望能帮助到各位有留美意向的小奋斗们先分享几张回忆满满的第一年留美照片~没错，留学大忌，我带了被子去美国(lll￢ω￢)第一堂课，教授在讲Syllabus

热心直男丁咩咩·2023-03-09 18:24

QANet

CombiningLocalConvolutionwithGlobalSelf-AttentionforReadingComprehension论文地址：https://arxiv.org/abs/1804.09541赵伟松，zws2lll

zws2lll·2023-02-06 12:58

2023寒假网课

思路：考虑使用并查集，在回答当前询问时右端点为rrr，lll在找父亲时，维

weixin_52536621·2023-02-02 18:32

深度学习基础多层感知器&反向传播算法

(l−1)层至第l层的权重矩阵，wj,k(l)w^{(l)}_{j,k}wj,k(l)为W(l)W^{(l)}W(l)中的第行第kkk列的一项，表示第(l−1)(l-1)(l−1)层第kkk个节点到第lll

NK_ZZL·2023-02-01 10:40

Unity Gamma空间和线性空间

需要把亮度值转换到线性空间计算，这样才能得到正确的结果Gamma空间Gamma的产生有两个主要原因：一个是CRT显示器非线性响应的历史原因，另一个是人眼对暗部颜色更敏感早期CRT显示器的电压和输出的亮度是非线性的，亮度（lll

北海6516·2023-01-27 07:53

梦

可是最终你还是逃不过你的内心梦是你的缩影，在梦中，你永远只会记着你的目标……——葛lllll爵士某地，一直信奉着葛lll爵士的话。他们相信梦是连续的，不会闪现和瞬移。

lilacrain·2023-01-26 20:31

拂拭尘埃（六五六）：我看到一道光

非常感谢家委ZZZ妈妈、DDD妈妈、SSS妈妈、LLL妈妈、JJJ妈妈协助Y老师星夜兼程，挑灯奋战到凌晨！今早5点多又继续审核，非常辛苦！非常不容易！（此处应有掌声。回一下：感谢Y老师；感谢各位家委。

周惠来·2023-01-26 01:20

【Linux】Linux基本操作（一）：初识操作系统、ls、cd、touch、mkdir、pwd

ls-a-lls-alllll等价于ls-lll-a

vpurple__·2023-01-25 11:15

深度学习-学习笔记（数值稳定性）

梯度的计算一个d层的神经网络，每一层用lll表示，则h(l)\boldsymbol{

J_Wu·2023-01-21 19:31

动手学深度学习（十六）——数值稳定性和模型初始化(公式说明)

三、模型初始化和激活函数3.1权重初始化3.2让每一层的方差都是一个常数Xavier初始化：以多层感知机为例假设线性的激活函数3.3总结一、数值稳定性——梯度消失和梯度爆炸考虑一个具有LLL层、输入x\

留小星·2023-01-21 19:57

前缀和与差分的概述和应用（非常简单，一看就会）

对于每个询问，输出原序列中从第lll个数到第rrr个数的和。输入

五心先生·2023-01-20 03:20

01. 神经网络和深度学习 ——week4 深层神经网络

4.1矩阵的维数DNN结构示意图：对于第lll层神经网络，单个样本及各个参数的矩阵维度为：W[l]：(n[l],n[l−1])W^{[l]}：(n^{[l]},n^{[l-1]})W[l]：(n[l],

涛涛酱·2023-01-14 07:31

NOI Online 2022 爆炸记

所以说每次查询输入lll和rrr，我们就直接枚举栈底，然后找出栈底会被谁弹出，将他设为新的栈底，直到这个新的栈底超出了rrr。T2讨论

konjac_HZX·2023-01-10 17:57

【学习】life long learning

文章目录lifelonglearningLLL的难点评估二、LLL的三个解法1、SelectiveSynapticPlasticity选择性突触可塑性为什么会有灾难性遗忘呢？

Raphael9900·2023-01-10 09:17

机器学习系列手记（七）：优化算法之随机梯度下降法

优化算法随机梯度下降法在机器学习中，优化问题的目标函数通常可以表示成其中θ\thetaθ是待优化的模型参数，xxx是模型输入，f(x,θ)f(x,\theta)f(x,θ)是模型的实际输出，yyy是模型的目标输出，函数LLL

岳小刀·2023-01-07 08:13

【从零开始学习深度学习】37. 深度循环神经网络与双向循环神经网络简介

下图演示了一个有LLL个隐藏层的深度循环神经网络，每个隐藏状态不断传递至当前层的下一时间步和当前时间步的下一层。

阿_旭·2023-01-04 09:05

6.9_deep-rnn

图6.11演示了一个有LLL个隐藏层的深度循环神经网络，每个隐藏状态不断传递至当前层的下一时间步和当前时间步的下一层。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:14

3.15_numerical-stability-and-init

假设一个层数为LLL的多层感知机的第lll层H(l)\boldsymbol{H}^{(l)}H(l)的权重参数

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:38

Life-Long Learning（LLL）终身学习的理解

Life-LongLearning（LLL）看了李宏毅老师的Life-LongLearning视频，以及粗略阅读了Acontinuallearningsurvey:Defyingforgettinginclassificationtasks

菜菜的小孙同学·2023-01-01 14:53

二维旋转矩阵

假设蓝色线为lll，绿色线为l′l'l′。

Atom_QQ2022313691·2022-12-26 15:01

DIDL笔记（pytorch版）（四）

ooo与真值yyy经过损失函数得到损失值LLL，LLL再与正则化项sss（W(1)W^{(1)}W(1)、W(1)W^{

Alter__·2022-12-25 19:13

神经网络各参数矩阵大小的计算总结

假设：矩阵层数为lll，所在层的node个数为n(l)n^{(l)}n(l)，X:input,Y:output，样本个数为mmm，有以下的矩阵大小的计算方法：W[l].shape=(n[l],n[l−1

小马小灰灰·2022-12-24 08:32

工作小笔记——机器人底盘上里程计和惯导的融合

1.融合的输入信息1.1里程计信息里程计得到的是原始的轮速信息，之后通过双轮差速模型转换得到车体线速度和角速度，假设：车轮半径为：rrr，单位为m；两轮之间的距离为：LLL，单位为m；左车轮的轮速为：ωL

m0_71775106·2022-12-22 12:33

拉普拉斯矩阵特征向量的几个关键性质证明

目录前言拉普拉斯矩阵公式性质证明性质1：LLL的特征向量正交性质2：LLL的特征向量组成的矩阵PPP是正交矩阵，有P−1=PTP^{-1}=P^{T}P−1=PT代码验证标准化的拉普拉斯矩阵公式性质证明性质

November丶Chopin·2022-12-21 18:31

LLL算法解决0-1背包问题

crypto题目fromCrypto.Util.numberimport*fromnumpyimportdotmsg=getRandomNBitInteger(32)flag=b'flag{sha256(msg)}'tmp_m=bin(msg)[2:]f_list=[]foriinrange(32):f_list.append(int(tmp_m[i]))M=[19620578458228,396

skatexu·2022-12-21 01:13

格基约化：LLL算法

Mathematischeannalen,1982,261(ARTICLE):515-534.文章目录Hadamard比率Gram-Schmidt正交化Lenstra-Lenstra-Lovász格基约化LLL

山登绝顶我为峰 3(^v^)3·2022-12-21 01:12

LLL算法代码

以下为LLL算法的实现过程：（matlab代码）本人在课程设计中完成以下工作LLL_exchange()函数function[Y,square_length_Y_Y,Y_Y_coefficient]=LLL_exchange

worm _catch_rice·2022-12-21 01:09

格密码LLL算法：如何解决最短向量SVP问题（2）

目录一.LLL约化基的第一条向量二.LLL算法三.LLL算法的正确性四.分析算法运行的时间4.1算法迭代的次数与M呈现多项式时间关系。4.2算法每次迭代的时间与M呈现多项式时间关系。

唠嗑！·2022-12-21 01:37

格密码LLL算法：如何解决最短向量SVP问题（1）

目录前言一.LLL算法的应用二.格基约化总结前言在本节中，提出一个解决最短向量（SVP）问题的算法。

唠嗑！·2022-12-21 01:07

应用LLL算法解决背包问题

应用LLL算法解决背包问题InstructionInstructionInstruction背包问题，从实际生活上来描述就是，假定一个背包容重WWW，现有nnn个物品，其重量分别为a1,a2,⋯ ,ana

M3ng@L·2022-12-21 01:04

LSTM(循环神经网络RNN)dropout技术——Recurrent Neural Network regularization阅读笔记

规定htl∈Rnh^l_t\in{R^n}htl∈Rn表示第lll层ttt时间步的因状态，维度为n,当l=0l=0l=0时，ht0h^0_tht0表示ttt时刻的外部输入；因为LSTM网络中使用全连接网络作为常规操作

Blssel·2022-12-19 13:54

计算几何学 | 圆与直线的交点 | Cross Points of a Circle and a Line | C/C++实现

问题描述求圆c与直线lll的交点。

少女終末旅行·2022-12-11 22:57

水塘抽样（应用场景+算法步骤+算法证明+Python实现）

算法步骤初始化长度为kkk的缓存列表LLL；遍历第iii个元素：如果i≤ki\leki≤k，则将该元素存入缓存列表；如果i>ki>ki

长行·2022-12-06 15:36

机器学习中使用正则化 L1范数和L2范数的原因

大家可以想一下，原来没有这一项时，损失函数LLL的公式可以表示如下：L=1n∑i=1nLiL=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nL_iL=n1i=1∑nLi上面这个公式有一个问题，假设有一个数据集和一个权重集

会意·2022-12-05 02:45

半监督学习(Semi-Supervised Learning, SSL)-简述及论文整理

Anoverviewofproxy-labelapproachesforsemi-supervisedlearning文中相关概念补充及论文的阅读笔记将进行持续编写机器学习主要有三种类型:有监督,无监督和半监督学习.有监督学习的目标是通过训练一个函数fff来预测数据的标签,更具体地说,给定一个包含lll

码侯烧酒·2022-12-01 14:56

《统计学习方法（第2版）》李航第15章奇异值分解 SVD 思维导图笔记及课后习题答案（步骤详细）SVD 矩阵奇异值十五章

15.1试求矩阵A=[120202]A=\left[\begin{array}{lll}1&2&0\\2&0&2\end{array}\right]A=[122002]的奇异值分解。

ML--小小白·2022-11-30 18:03

BP神经网络详解，Python实现求解异或问题

BP神经网络符号及其含义nln_lnl表示第lll层神经元的个数；f(⋅)f(·)f(⋅)表示神经元的激活函数；W(l)∈Rni∗ni−1W^{(l)}\in\mathbbR^{n_i*n_{i-1}}

UniqueUnit·2022-11-30 13:39

Life Long Learning (LLL)

本文为李宏毅2021ML课程的笔记目录LifeLongLearningLifeLongLearningCatastrophicForgettingMulti-tasktrainingEvaluationResearchDirectionsSelectiveSynapticPlasticity(Regularization-basedApproach)AdditionalNeuralResource

连理o·2022-11-30 08:21

Life Long Learning(LLL) 终身学习(增量学习)(Continuous Learning & Incremental Learning)

什么是lifelonglearning人在学习的时候，只有一个大脑，从初中到高中到大学，都是用同一个大脑在学习的然而在机器学习当中，机器学习的情形真的和人很不一样机器学习对于每一个作业都会训练一个不同的模型吗，例如从作业1到作业3会训练3个不同的模型那么为什么我们不每一次作业都训练同一个模型呢使用同一个模型来进行学习，就是lifelonglearningLifeLongLearning,也叫Con

hxxjxw·2022-11-30 08:10

深度强化学习CS285-Lec18 Meta-Learning in RL

1.3.2Meta-Learning的学习方式1.4Meta-Learning的一些理解二、Meta-RL2.1问题描述：2.2Recurrence(fff为RNN，LLL为PG——PolicyGradient

Nemo555·2022-11-29 18:31

基于张成方案建立秘密分割方案

分配秘密sss假设M^\hat{M}M^是有lll列的单调张成方案，庄家持有的秘密为sss，可以按如下步骤构建秘密分割方案：从Kl\mathcal{K^l}Kl中生成一个随机向量r⃗=(r1,r2,..

l齐天·2022-11-27 17:47

第十三届蓝桥杯 C++ B 组省赛 G 题———积木画（AC）

.输出格式4.样例输入5.样例输出6.样例说明7.数据范围8.原题链接2.解题思路AC_code1.积木画1.题目描述小明最近迷上了积木画,有这么两种类型的积木,分别为III型（大小为2个单位面积)和LLL

执梗·2022-11-26 19:04

【数学基础】直线点法式方程表达

直线和坐标系可以画图为如图所示的形式：直线lll法线过原点，法线与直线相交于定点PPP，法线长度为ρρρ，法线方向矢量为nnn，法线和横轴夹角为θθθ。

几何量测量技术·2022-11-23 15:25

2022李宏毅第14讲---机器终身学习（Life Long Learning）

1.终身学习概述：不断的学习新任务1.1终身学习的几种称呼：LifeLongLearning(LLL)ContinuousLearningNeverEndingLearningIncremental(增长的

泡沫不是茶香·2022-11-23 15:49

神经网络与深度学习-chapter2 反向传播算法

MichaelNielsen）第2章反向传播算法如何工作1、一种基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法从符号开始，用wjklw_{jk}^{l}wjkl来表示第(l−1)(l-1)(l−1)层的第kkk个神经元连接到第lll

保持理智802·2022-11-22 12:34

【目标检测】池化层（pooling）的反向传播是怎么实现的

前言卷积神经网络中一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling池化操作使得featuremap的尺寸发生变化，假如做2×22\times22×2的池化，步距为2，假设第l+1l+1l+1层有4个梯度，那么第lll

旅途中的宽~·2022-11-19 03:09

【平面几何】点线距离与位置关系

平面几何点线距离与位置关系一、直线lll的产生二、点到直线的距离公式及推导——向量法三、两平行直线距离公式及推导四、点与直线位置关系与推导一、直线lll的产生已知：n→=(A,B),P=(x0,y0),

Wilbur11·2022-11-19 03:32

pytorch-ssd源码中的损失函数与匹配策略

的损失函数包含两个部分，一个是定位损失LlocL_{loc}Lloc，一个是分类损失LconfL_{conf}Lconf，整个损失函数表达如下：其中NNN是先验框的正样本数量，ccc是类别置信度预测值，lll

leSerein_·2022-11-18 23:50

Zero-shot Learning零样本学习论文阅读（二）——An embarrassingly simple approach to zero-shot learning

Zero-shotLearning零样本学习论文阅读（二）——Anembarrassinglysimpleapproachtozero-shotlearningESZSL算法概况背景前提思路算法原理模型求解损失函数LLL

River_J777·2022-11-14 09:35

（四）格密码-抗量子计算

目录格密码格的定义格密码背景格问题格密码发展格密码特点LLL算法LWE（LearningWithErrors）参考推荐：***格密码学习笔记（一）_中科院大学网安学院五班的博客-CSDN博客_格密码-格

东学西秀·2022-11-11 09:50

推荐频道

LLL