原创 5 傅里葉變換
傅里葉變換 fT(t)=f(t+T)f_T(t)=f(t+T)fT(t)=f(t+T) fT(t)=∑−∞∞Cneinw0tw0=2πT基頻率f_T(t) = \sum_{-\infty}^{\infty}Cne^{inw_0t
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原创 P13 凸函數證明
P13 行列式的對數:f(x)=logdet(x)domf=S++nf(x)=\log det(x) \quad domf = S^n_{++}f(x)=logdet(x)domf=S++n 當n=1n=1n=1,f(x)=l
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原创 P10 凸函數的擴展
P10凸函數的定義凸函數的擴展示性函數是凸函數一階條件 凸函數的定義 一個函數f:Rn↦Rf: R^n \mapsto Rf:Rn↦R 爲凸,等價於 domfdom fdomf爲凸集 且對所有的 x,y∈domf,0≤θ≤1x,y
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原创 P11 二階條件
P11二階條件 二階條件 若f:Rn↦Rf: R^n \mapsto Rf:Rn↦R 二階可微，則fff爲凸 等價於 domfdomfdomf爲凸 ▽2f(x)≽0,∀x∈domf\triangledown^2f(x) \suc
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原创 P12 二階條件2
P12二階條件 二階條件 仿射函數:f(x)=Ax+b▽2f(x)=0f(x)=Ax+b\quad\triangledown^2f(x)=0f(x)=Ax+b▽2f(x)=0 指數函數:f(x)=eax,x∈Rf(x)=e^{ax
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原创 P9 凸函數的定義
本章視頻缺失… 根據後續課程的猜想 P9凸函數的定義定義一：定義二：(把高維映射到低維)定義三：(一階條件)定義四:（二階條件） 凸函數的定義 定義一： 一個函數f:Rn↦Rf: R^n \mapsto Rf:Rn↦R 爲凸,等價
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原创 圖(Graph)上的傅里葉變換
圖上的傅里葉變換圖上的傅里葉變換爲什麼拉普拉斯矩陣的特徵向量可以作爲傅里葉變換的基 圖上的傅里葉變換 定義Laplacian算子的目的是爲了找到Fourier變換的基 傳統的傅里葉變換FT: F(w)=∫−∞+∞f(t)e−iwt
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原创 5. Sarsa(lambda)
Sarsa lambda λ\lambdaλ 指的是選擇更新的步數。 單步更新，只更新了獲得寶藏的那一步的參數。 回合更新，更新了從出發到獲得寶藏的所有步數的參數。 多了一個獎勵衰減值，離寶藏越遠衰減越多。 原視頻：
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原创 P14 保證函數凸性
P14 保證函數凸性保證函數凸性 保證函數凸性 非負加權和 fi...fmf_i...f_mfi...fm 爲凸，則 f=∑i=1mwifif=\sum_{i=1}^m w_i f_if=∑i=1mwifi 爲凸 ， w
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原创 4 卷積的拉普拉斯變換
卷積的拉普拉斯變換Laplace transformConvolution 系統輸入的拉普拉斯變換 X(t)X(t)X(t) 乘以傳遞函數 H(s)H(s)H(s) 等於系統輸出的拉普拉斯變換 Y(s)Y(s)Y(s) Lapl
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原创 深度學習中的圖卷積
參考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/54505069 https://blog.csdn.net/weixin_40013463/article/details/81089223 htt
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原创 從傅里葉變換到Laplace變換
從傅里葉變換到Laplace變換傅里葉變換的不完美之處Laplace變換 傅里葉變換的不完美之處 F(w)=∫−∞+∞f(t)e−iwtdt F(w)=\int_{- \infty}^{+\infty} f(t) e^{-iwt}
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原创 1 三角函數的正交性
三角函數的正交性三角函數的正交性三角函數系證明 三角函數的正交性 三角函數系 集合 {sin0x,cos0x,sinx,cosx,sin2x,cos2x,...}\lbrace sin0x, cos0x, sinx,cosx,si
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原创 7 Policy Gradient
Policy Gradients 相比於 Q-learning 的好處是，它可以在一個連續的空間內選擇動作。 神經網絡選擇操作的行爲，根據反饋如果是正向的則加大下一次被選中的機率，如果是反向的則減少下一次被選中的機率。 原視
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原创 10 A3C
平行宇宙，三個你同時在做運動，且能夠互相通信，系統能夠同時學習三個案例。 原視頻: https://www.bilibili.com/video/av16921335?p=29
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