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对分布函数进行的各种代数运算，（a）某种策略下未来总奖励的分布（b）加入贴现因子，相当于整个分布向0塌缩（c）根据当下实际收到的奖励更新未来总奖励，平移（d）根据单元格进行“重整化”，方便下一步操作
《ADistributionalPerspective》的理解可以分为两个层次：1、实现原理的理解。2、数学推导的理解。数学推导的理解较复杂，论文在附录中用了大量篇幅来论证，而实现的理解则较为简单，本文就从简单的这部分入手。本文提纲如下：一、Q-Learning下的
其中p_d是估计的数据分布，p_n是负采样分布，u⃗、v⃗是节点的向量表示，σ(⋅)是sigmoid函数。我们可以得出最优情况下向量内积应具有最优值：上式表明正采样分布和负采样分布对目标函数的优化具有相同程度的影响。
该论文提出，使用ReLU激活函数来解决梯度消失问题，从而为神经网络的深度发展奠定了基础。.（注：ReLU，RectifiedLinearUnit，一种常用的激活函数，称为线性整流函数或修正线性单元）.S型函数及其导数.尽管如此，ReLU函数还是存在一些缺陷：它们在0处不可微...
（概率论与数理统计专业论文）基于多元t分布的概率主成分分析及其应用论文,及其,多元,统计专业,论文,应用,主成分分析,t分布,多元统计,和应用
以上，便是论文的核心理解，接下来掰一掰公式和实现。GradientHarmonizingMechanism——GHM-CLoss原论文主要针对的是sigmoid二分类情况，我泛化为softmax来分析。回过头来看一下GHM的损失函数为：其中，是batchsize，最重要的部分在于求解
一周论文|互怼的艺术：从零直达WGAN-GP.GAN，全称GenerativeAdversarialNets，中文名是生成对抗式网络。.对于GAN来说，最通俗的解释就是“造假者-鉴别者”的解释，如艺术画的伪造者和鉴别者。.一开始伪造者和鉴别者的水平都不高，但是鉴别者还是比较容易...
对分布函数进行的各种代数运算，（a）某种策略下未来总奖励的分布（b）加入贴现因子，相当于整个分布向0塌缩（c）根据当下实际收到的奖励更新未来总奖励，平移（d）根据单元格进行“重整化”，方便下一步操作
《ADistributionalPerspective》的理解可以分为两个层次：1、实现原理的理解。2、数学推导的理解。数学推导的理解较复杂，论文在附录中用了大量篇幅来论证，而实现的理解则较为简单，本文就从简单的这部分入手。本文提纲如下：一、Q-Learning下的
其中p_d是估计的数据分布，p_n是负采样分布，u⃗、v⃗是节点的向量表示，σ(⋅)是sigmoid函数。我们可以得出最优情况下向量内积应具有最优值：上式表明正采样分布和负采样分布对目标函数的优化具有相同程度的影响。
该论文提出，使用ReLU激活函数来解决梯度消失问题，从而为神经网络的深度发展奠定了基础。.（注：ReLU，RectifiedLinearUnit，一种常用的激活函数，称为线性整流函数或修正线性单元）.S型函数及其导数.尽管如此，ReLU函数还是存在一些缺陷：它们在0处不可微...
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以上，便是论文的核心理解，接下来掰一掰公式和实现。GradientHarmonizingMechanism——GHM-CLoss原论文主要针对的是sigmoid二分类情况，我泛化为softmax来分析。回过头来看一下GHM的损失函数为：其中，是batchsize，最重要的部分在于求解
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