$\mathbb{R}^n空间中的超平面$ $\mathbf{x}$，$\mathbf{w}$分别为$\mathbb{R}^n$空间中的一点。 设$\mathcal{S}$为$\mathbb{R}^n$上的一个超平面（点集）。 以法向量$\mathbf{w}$来定义，有： $$ \forall \mathbf{p}, \mathbf{q} \in …
本文讲解了矩阵乘法的两种视角。 ...
介绍 本篇笔记参考李沐的《动手学深度学习》10.3章节的内容。 ...
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本项目旨在通过 Docker 技术，帮助用户在 Linux 系统中快速搭建并管理 Vintage Story 专用服务器（Dedicated Server）。Vintage Story 是一款以生存和探索为核心的沙盒游戏，其专用服务器支持多人联机，通过容器化部署，您可以轻松实现服务器的搭建、配置、备份和扩展，而无需担心环境依赖问题。
1、监督学习算法 包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。 优点：在有明确标签的数据上效果好，适用于分类和回归任务。 缺点：需要大量标记数据，对未见过的数据可能过拟合 2、无监督学习算法 包括聚类算法（如K-means、DBSCAN）、主成分分析（PCA）、自编码器等。 优点：不需要标记数据，可以用于数据降维、特征提取和模…
2025-02-27杂记
印象里，上一次出现这种类似于心流的状态，还是好几年前吧，总归重新思考起类似的问题时就会产生这种宿命感式的心境状态。所谓的心流状态，就是一种即使昨天晚上睡了两个小时但是依然可以在想到有很大关切的问题时忘记疲劳的一种感觉，所谓沉浸式的科研不过如此。这么感觉下来，要说这个世界是二元对立的倒也不无道理，手性这个问题，其起源毫无疑问是生命起源问题中最关键的一环，当然前提是怎么去看待生命，复杂系统的构建在很大程度上绕不开手性的问题，手性给予了系统更高地复杂性，这种复杂性无异于一种选择性，多的选择相当于计算机有更多的内存能去做更多的事情，至少我的直觉告诉我是这样子的。有没有手性，这是一个0或者1的问题，手性是哪种类型，也应该是0或者1的二进制问题。至少在我现有的认知内，不存在一个东西它具有手性，然后有超过两种手性状态的，不过感觉这个东西还是有待深入思考的。总之，与手性相关的问题对我来说可能是进入那种心境的关键了，说实话，容易沉溺。
数据集压缩（dataset condensation），亦称数据集蒸馏（dataset distillation），旨在通过对数据集进行压缩以求减少模型训练的工作量或者说是提升学习过程的效率。比较直观的方法即是匹配真实数据集批次与合成数据集批次之间的梯度来实现上述的数据集压缩过程，但是这个方式由于其对于整体的忽视可能会导致主要梯度偏差较大的过拟合结果。本文将介绍一种2022年提出的利用特征对齐来压缩数据集的方法
，该方法保留了真实特征分布（real-feature distribution）以及合成数据集的判别能力，从而使其在各种架构中都有强大的泛化能力。方法核心是一种在多尺度对齐两集特征的同时也考虑原数据集的真实样本分类的有效策略。此外，本方法以利用新颖的动态双层优化来自适应地调整参数以避免欠拟合与过拟合。本方法比起此前的方法在一些数据集上的表现更加优秀，比方说在SVHN数据集上性能提升了11%。
初六，谦谦君子，用涉大川，吉。——《周易·谦》
如果说化学关注核心问题是“何为变化？”，那么人工智能关注的核心问题是“何为智能？”。自然科学追求的是一种解构万物的还原论式的原理与内容，那么机器学习关注的则是如何让系统，尤计算机系统，具有知往事而晓来者能力的经验式的方法与手段。