人类抖M计划:如何造出一个会反叛的机器人?

也就是把所有的词汇都标记在高维向量空间的具体点位上。你可以理解为在一个巨大的高维空间中用无数小点点绘制一幅画。这个能力本质也是选择题:给每个词汇选择一个坐标嘛!而这些小点点之间的空间关系,背后就隐藏着逻辑。举个例子:“羊”距离“草”的空间位置就比距离“原子弹”更近。好的绘制方法能让不同的...

高三数学教案:《平面向量》教学设计

分析题设条件中多处涉及首尾相接的两个向量求和以及同起点的两个向量相减,对此,我们可以运用向量加减的定义进行合并,当最终形式出现两相反向量之和或相等向量之差时,结果为0.答D.点评本题巩固了向量加减的定义及向量加法的交换律、结合律等基础知识.求解时需将杂乱的向量运算式有序化处理,必要时也可化减为...

万字长文:我是如何把Skia的体积缩小到1/8的?

如果我们需要绘制一条有宽度的线就需要把线转化成面(或者是一个矩形)。利用给定的线宽并沿着直线的法线方向(一条直线有两个法线方向,互为相反向量)进行偏移。就可以得到一个矩形,对这个矩形进行剖分就可以得到由2个三角形组成的三角网格。GPU可以高效绘制这个网格,用以表示这条有宽度的线。画一条折线稍微...

量子力学之路(2)——从微分方程中看天体运动,数学是宇宙的诗歌

如果我们取物体的位置矢量和速度矢量的向量积,然后把结果乘以质量,就得到了角动量,它有类似于动量的性质,但是是围绕着一个点旋转而不是平移。我们稍后会看到,开普勒第二定律是角动量守恒的结果。现在,我们要用它来定义z基向量。步骤2:在柱坐标中寻找加速度因为z将保持为0,并且我们在处理一个旋转的问题,使用柱...

...了30年的学术成果时,我才知道什么叫做生命力(附Capsule最全解析)

我们可以将某个神经元关联的能量分离出来,也就是,其中是和神经元相连的权重,是除去的向量。为了方便,我们把和无关的部分记作于是于是很容易得到这不就是sigmoid函数吗?也就是这时候sigmoid函数就有了自然的解释:玻尔兹曼分布下隐含层神经元激活的条件概率的激活函数。

主成分分析(PCA)及其MATLAB的实现方法

也就是说,PCA并不会对原有数据做任何的改变,而只是将“观看”原有数据的视角转换了,即,在原有数据空间中的数据的相对位置,与在主成分空间(PrincipalComponentSpace)中的相对位置是完全相同的,相当于只是更换了原有数据的基底(www.e993.com)2024年10月30日。4原理与步骤简述算法一:特征分解(EigenDecomposition)...

高考数学最容易丢分的知识点和易混点汇总

零向量是向量中最特殊的向量,规定零向量的长度为0,其方向是任意的,零向量与任意向量都共线。它在向量中的位置正如实数中0的位置一样,但有了它容易引起一些混淆,稍微考虑不到就会出错,考生应给予足够的重视。11、向量夹角范围不清致误解题时要全面考虑问题。数学试题中往往隐含着一些容易被考生所忽视的因素,能...

浅析Geoffrey Hinton最近提出的Capsule计划

我们可以将某个神经元hi关联的能量分离出来,也就是,其中Wi是和神经元hi相连的权重,h'是除去hi的向量。为了方便,我们把和hi无关的部分记作于是,于是很容易得到这不就是sigmoid函数吗?也就是这时候sigmoid函数就有了自然的解释:玻尔兹曼分布下隐含层神经元激活的条件概率的激活函数。

「Deep Learning」读书系列分享第二章:线性代数 | 分享总结

行列式的计算方法比较复杂,公式我就不列了。直接给出直观理解:衡量一个向量在经过矩阵运算后会变成什么样子,即线性空间上进行了某种放缩,可能是放大或者缩小,缩放的倍率就是行列式值;行列式的符号(正或负),代表着矩阵变换之后坐标系的变化。矩阵变换里面有这么几种,平移、缩放等等。这个后面再说,免得重复。

高中数学丨最容易丢分的33个知识点+66个易混点大整合

零向量是向量中最特殊的向量,规定零向量的长度为0,其方向是任意的,零向量与任意向量都共线。它在向量中的位置正如实数中0的位置一样,但有了它容易引起一些混淆,稍微考虑不到就会出错,考生应给予足够的重视。11.向量夹角范围不清致误解题时要全面考虑问题。数学试题中往往隐含着一些容易被考生所忽视的因素,能...