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谓词逻辑发展
古希腊的亚里士多德等人于两千多年前 创立了古典形式逻辑，也称为传统逻辑。传统逻辑的不足：用自然语言加少量符号表述命题，不严格，常有二义性，并且没有包括所有的正确推理形式。为了弥补传统逻辑的不足，德国数学家哲学家莱布尼兹z于十七世纪中叶明确地 提出了建立通用的符号语言和通用谓词逻辑的发展
古希腊的亚里士多德(Aristotle)Aristotle等人于两千多年前 创立了古典形式逻辑，也称为传统逻辑。传统逻辑的不足：用自然语言加少量符号表述命题，不严格，常有二义性，并且没有包括所有的正确推理形式。为了弥补传统逻辑的不足，德国数学家哲学家莱布尼兹(Leibniz)Leibniz于十七世谓词逻辑发展
古希腊的亚里士多德(Aristotle)Aristotle等人于两千多年前 创立了古典形式逻辑，也称为传统逻辑。传统逻辑的不足：用自然语言加少量符号表述命题，不严格，常有二义性，并且没有包括所有的正确推理形式。为了弥补传统逻辑的不足，德国数学家哲学家莱布尼兹(Leibniz)Leibniz于十七世用于Transformer的6种注意力的数学原理和代码实现
Transformer 的出色表现让注意力机制出现在深度学习的各处。本文整理了深度学习中最常用的6种注意力机制的数学原理和代码实现。 1、Full Attention 2017的《Attention is All You Need》中的编码器-解码器结构实现中提出。它结构并不复杂，所以不难理解。 上图 1.左侧显示了 ScaleJava基础深究----集合框架数学原理
前言：本文很长很长，对原理深入至数学原理，以顺序结构讲述集合框架的设计故事，请耐心阅读顺序阅读 或 挑选疑惑点阅读。 目录结构太大，导致点击后索引到内容末尾，需要查看上滑即可。 你是否看到过类似的这样的一张图： 几乎所有的后台开发都会要求，熟悉/精通集合框架。 不用数了，29个类，注意力机制Attention Mechanism的数学原理
最近在写一东西，有在看注意力机制，将其数学原理总结一下。 神经网络中的注意力机制（Attention Mechanism）是在计算能力有限的情况下，将计算资源分配给更重要的任务，同时解决信息超载问题的一种资源分配方案。即是在注意给定任务中更加关键的信息，而可以适当的忽略不重要信息，从而提transformer面试题总结101道题
1 ，请阐述 Transformer 能够进行训练来表达和生成信息背后的数学假设，什么数学模型 或者公式支持了 Transformer 模型的训练目标？请展示至少一个相关数学公式的具体推 导过程。 2 ， Transformer 中的可训练 Queries 、 Keys 和 Values 矩阵从哪儿来？ Transformer第27章：处理长文本的模型BigBird架构及完整源码实现
1，Sparse attention机制内幕及数学原理剖析 2，全局global attention的数据原理及实现机制 3，Block sparse attention数学原理及实现机制 4，Sliding attention数学原理及实现机制 5，Random attention数学原理及实现机制 6，Time & Memory Complexity分析 7，BigBirdTokenizer源码完整实现第26章：跨语言Cross-linagual预训练模型XLM架构及完整源码实现
1，cross-lingual pretraining背后的数学原理剖析 2，XLM中CLM设计内幕和数学原理解析 3，XLM中MLM设计内幕和数学原理解析 4，XLM 中TLM设计内幕和数学原理解析 5，XLMTokenizer源码实现解析 6，XLMWithLMHeadModel源码实现解析 7，XLMPredLayer源码实现解析 8，XLMModel源码实现解析 9，XLMPreT第21章：基于Bayesian Theory的MRC文本理解基础经典模型算法详解
1，Bayesian prior在模型训练时候对Weight控制、训练速度影响等功能详解 2，Bayesian prior能够提供模型训练速度和质量的数学原理剖析 3，从Word2vec走向GloVe：从Local 信息走向Global+Local信息表示模式 4，GloVe 中的Vector相关性算法 5，GloVe的Co-occurrence matrix解析 6，GloVe的Loss第20章：MRC通用架构双线模型内核机制、数学原理
1，双线模型架构解析：Multiple Encoders、Interaction 2，双线模型中为何Interaction环节是实现信息理解的关键？ 3，双线模型底层数学原理剖析 4，Embeddings下的One-hot Representation及多层One-hot机制解析 5，Embeddings下的Word2vec的CBOW模型解析及源码实现 6，Embeddings下的Word2vecopencv——PCA（主要成分分析）数学原理推导
引言： 最近一直在学习主成分分析（PCA），所以想把最近学的一点知识整理一下，如果有不对的还请大家帮忙指正，共同学习。 首先我们知道当数据维度太大时，我们通常需要进行降维处理，降维处理的方式有很多种，PCA主成分分析法是一种常用的一种降维手段，它主要是基于方差来提取最有价值的信息，虽然降PCA的数学原理
PCA的数学原理 PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理深度学习领域最常用的10个激活函数，一文详解数学原理及优缺点
激活函数是神经网络模型重要的组成部分，本文作者Sukanya Bag从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。 激活函数（Activation Function）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决转载：强化学习中Bellman最优性方程背后的数学原理？
一. Bellman最优 贝尔曼方程在强化学习（RL）中无处不在，它是由美国应用数学家理查德·贝尔曼（Richard Bellman）提出，用于求解马尔可夫决策过程。 贝尔曼最优性方程 贝尔曼最优性方程是一个递归方程，对于Model_based环境可由动态规划（dynamic programming，DP）算法求解，可以通过求解该方边缘检测——sobel索伯算子 数学原理和应用
索伯算子（sobel operator）常用于边缘检测，在粗精度下，是最常用的边缘检测算子，以广泛应用几十年。sobel算子由两个3X3的卷积核构成，分别用于计算中心像素邻域的灰度加权差。分为垂直方向和水平方向的索伯滤波器Gx and Gy。 sobel 算子的用途主要为: 边缘检测时: Gx用于检测纵向边sklearn自学指南(part24)--支持向量机数学原理
学习笔记，仅供参考，有错必纠 文章目录 支持向量机数学原理 支持向量机 数学原理 其他组织的翻译[ML]FFCSC数学原理与算法简述(与代码对应)
本文档对FFCSC_raw代码的核心算法进行简单叙述, 推导过程省略, 符号均与代码中的变量名相匹配. 目标函数 \[\mathop{\text{arg min}}\limits_{d,z}\frac{\lambda_{r}}{2}||b-Dz||_2^2+\lambda_{p}||z||_1+ind_C(d) \]使用 ADMM 方法进行优化, 对滤波器 d 和特征图 z 交替进行. 滤神经网络反向传播的数学原理(转)
如果能二秒内在脑袋里解出下面的问题，本文便结束了。 已知：，其中。 求：，，。 到这里，请耐心看完下面的公式推导，无需长久心里建设。 首先，反向传播的数学原理是“求导的链式法则” : 设和为的可导函数，则。 接下来介绍 矩阵、向量求导的维数相容原则 利用维数相容原则快速推导反向传播 编程神经网络反向传播算法数学原理
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41718085/article/details/79381863 原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_41718085/article/details/79381863 摘要: 最近在学习 Coursera 上 Andrew Ng 的 Machine Learning 课程。这是一个面向应用，注重实践而SVM数学原理推导
//2019.08.17 #支撑向量机SVM(Support Vector Machine)1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、支撑向量机SVM有两种：Hard Margin SVM和Soft Mar梯度消失和梯度爆炸的数学原理及解决方案
博文原地址：梯度消失和梯度爆炸的数学原理及解决方案，搬来CSDN 欢迎关注我的公众号，微信搜 algorithm_Tian 或者扫下面的二维码~ 现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~ 目录 1.前言 2.深度网络对梯度的影响 3.激活函数对梯度的机器学习多元线性回归的数学原理推导
//2019.08.05#多元线性回归算法和正规方程解1、对于多元线性回归算法，它对于数据集具有较好的可解释性，我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重，进而对其中隐含的参数进行扩展和收集，提高整体训练数据的准确性。2、对于KNN算法和多元线性回归算法对比可以知机器学习中的数学原理——矩阵论
正定矩阵 在线性代数里，正定矩阵 (positive definite matrix) 有时会简称为正定阵。 定义: AAA是n阶方阵，如果对任何非零向量xxx，都有xTAx>0x^TAx>0xTAx>0，其中xTx^TxT 表示xxx的转置，就称AAA正定矩阵。 性质: 正定矩阵的行列式恒为正； 实对称矩阵AAA正定当且仅当AAA与单位矩阵尝试讨论线性方程组相关数学原理、机器学习模型参数求解的数学本质
笔者说明：笔者的数学知识和能力有限，本文的主要目的是为了尝试从数学角度讨论一下机器学习模型求解的本质思想，机器学习和深度学习领域中如此众多的模型背后，其共同的核心思想是什么。相关数学原理方面不会也做不到讨论非常深刻，相关数学公式、推导、定义全部来自丘维声教授的《简明线性