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摘要： 论文标题：Neural Message Passing for Quantum Chemistry论文来源：ICML 2017论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.01212 1 介绍 本文的目标是证明：「能够应用于化学预测任务的模型可以直接从分子图中学习到分子的特征，并且 阅读全文

摘要： 建议和 Conda 命令一起看，pip 和conda命令有点相似。《Conda 命令》 1 查看帮助文档 pip --help 使用该命令将告诉你 pip 的常用命令。 使用时，输入pip <command> [options] 形式的指令，即可执行相应的命令，并且，command 和 option 阅读全文

摘要： t-SNE 算法 1 前言 t-SNE 即 t-distributed stochastic neighbor embedding 是一种用于降维的机器学习算法，在 2008 年由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton 提出。 t-SNE 是一种非线性降维 阅读全文

摘要： 伯努利试验 伯努利试验（Bernoulli experiment）是在同样的条件下重复地、相互独立地进行的一种随机试验，其特点是该随机试验只有两种可能结果：发生或者不发生。 我们假设该项试验独立重复地进行了 $n$ 次，那么就称这一系列重复独立的随机试验为 $n$ 重伯努利试验，或称为伯努利概型。单 阅读全文

摘要： 机器学习第一次作业 1.试设计一个不同于高斯核和Epanechnikov核的核函数。 2.如果 $\mathrm{N}$ 个独立的观测样本 $x_{1}, x_{2}, x_{3}, \ldots, x_{N}$ 服从概率密度 $\mathrm{p}(\mathrm{x} \mid \hat{\th 阅读全文

摘要： 可逆矩阵 矩阵 $A$ 为 $n$ 阶方阵，若存在 $n$ 阶矩阵 $B$，使得矩阵 $A、B$ 的乘积为单位阵，则称 $A$ 为可逆阵，$B$ 为 $A$ 的逆矩阵。若方阵的逆阵存在，则称为可逆矩阵或非奇异矩阵，且其逆矩阵唯一。 定义 设 $P$ 是数域， $A \in P^{n \times n 阅读全文

摘要： 梯度消失、爆炸带来的影响 举个例子，对于一个含有三层隐藏层的简单神经网络来说，当梯度消失发生时，接近于输出层的隐藏层由于其梯度相对正常，所以权值更新时也就相对正常，但是当越靠近输入层时，由于梯度消失现象，会导致靠近输入层的隐藏层权值更新缓慢或者更新停滞。这就导致在训练时，只等价于后面几层的浅层网络的 阅读全文

摘要： 转置是一个数学名词。直观来看，将A的所有元素绕着一条从第1行第1列元素出发的右下方45度的射线作镜面反转，即得到A的转置。一个矩阵M, 把它的第一行变成第一列，第二行变成第二列，......,最末一行变为最末一列， 从而得到一个新的矩阵N。 这一过程称为矩阵的转置。即矩阵A的行和列对应互换。 基本性 阅读全文

摘要： 实对称矩阵：如果有 $n$ 阶矩阵 $A$ , 其矩阵的元素都为实数, 且矩阵 $A$ 的转置等于其本身, 即 $A=A^{T}$ 则称 A 为实对称矩阵。 它有一些性质: 实对称矩阵属于不同特征值的特征向量相互正交(必线性无关)。 实对称矩阵属于 $ n_{i}$ 重特征值的线性无关的特征向量恰有 阅读全文

摘要： 奇异值分解 特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法，但是它只是对方阵而言的，在现实的世界中，我们看到的大部分矩阵都不是方阵。 奇异值分解基本定理：若 $ A$ 为 $ m \times n$ 实矩阵, 则 $ A$ 的奇异值分解存在 $A=U \Sigma V^{T}$ $A=U \Sigma V 阅读全文