无监督-DEEP GRAPH INFOMAX 标签：图神经网络、无监督 动机 在真实世界中，图的标签是较少的，而现在图神经的高性能主要依赖于有标签的真是数据集 在无监督中，随机游走牺牲了图结构信息和强调的是邻域信息，并且性能高度依赖于超参数的选择 贡献 在无监督学习上，首次结合互信息提出了一
1. 设 G \mathbb{G} G是群， H \mathbb{H} H是 G
用R做GLM的Summary相关指标解释 Residual Residual The term residual comes from the residual sum of squares (RSS), which is defined as where the residual $r_i$ is $\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N$ defined as the difference between observ
log P θ ( x ) =
常识 \(\mathbb{Z}\) 表示正整数集 \(\mathbb{Q}\) 表示有理数集 \(\mathbb{N}\) 表示自然数集 \(\mathbb{R}\) 表示实数集 \(\mathbb{C}\) 表示复数集 结论和定理 素数有无限多个。 \(n\) 和 \(2n\) 之间一定有质数。 \(n\) 以内的质数个数级别是 \(O(\frac{n}{\ln{x}}
哈哈，毒瘤题全靠大佬带飞，自己根本做不得。 op=0 首先我们分析一波权值，可以得到，权值只与树的连通块个数有关，其中两点相连当且仅当两点的边在两棵树上都存在，我们不妨设公共边的数量为 \(k\) 。答案应该就是 \(y^{n-k}\) 。 感谢出题人送的温暖。 op=1 我们依旧考虑上面的公共边的想法
8.3 DH问题与加密 本节学习基于循环群上离散对数问题的DH问题及Elgamal加密方案。 目录：循环群与离散对数，DH假设和应用，Elgamal加密方案。 循环群（Cyclic Groups）与生成元（Generators） G
CINTA作业四 3、证明命题6.64、证明命题6.75、证明对任意偶数阶群 G \mathbb G G，都存在g
利用零点存在定理证明： 设 \(f \in C(-\infty,+\infty)\) 且 \(f(f(x))=x\)，证明：\(\exists \zeta \in (-\infty,+\infty),s.t.f(\zeta)=\zeta\) 设 \(f(x)\) 是以 \(2\pi\) 为周期的连续函数，证明：在任何一个周期内，有 \(\exists \zeta \in \mathbb{R},s.t.f(\zeta+\pi)=f(\zeta)\
试举出定义在 \((-\infty, +\infty)\) 上的函数 \(f(x)\)，要求：\(f(x)\) 仅在 \(0,1,2\) 三点处连续，其余点都是 \(f(x)\) 的第一类间断点 实际上这种函数是不存在的，若 \(f(x)\) 在 \(x_0\) 处左右极限都存在，则在 \(x_0\) 处的左右邻域分别连续（其上不存在间断点） 试举出定义在 \((-
$\mathbb{F}$ $\mathcal{F}$ $\mathscr{F}$ 以下是对应的效果 F \mathbb{F} F F \mathcal{F} F
目录概主要内容初始化策略其它的好处 Sitzmann V., Martel J. N. P., Bergman A. W., Lindell D. B., Wetzstein G. Implicit neural representations with periodic activation functions. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2020. 概 本文提出用\(\s
Mutual Information Neural Estimation 互信息定义： \(I(X;Z) = \int_{X \times Z} log\frac{d\mathbb{P}(XZ)}{d\mathbb{P}(X) \otimes \mathbb{P}(Z)}d\mathbb{P}(XZ)\) CPC文章里用下面这个公式定义要更加容易理解，都是一样的： \[I(x;z) = \sum_{x,z}p(x,z) log \frac{p(x,z)}{p(x
目录概主要内容如何扩展?实验细节 Martins P., Marinho Z. and Martins A. \(\infty\)-former: Infinite Memory Transformer. arXiv preprint arXiv:2109.00301, 2021. 概 在transformer中引入一种长期记忆机制. 主要内容 假设\(X \in \mathbb{R}^{L \times d}\), 即每一行\(x_
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文章目录 Introduction to Reinforcement LearningThe RL Problemstate Inside An RL AgentPolicyValue FunctionModel Problems within RLLearning and PlanningExploration and ExploitationPrediction and Control Introduction to Reinforcement Learning The RL P
Reference: https://d2l.ai/chapter_recurrent-modern/index.html 9.1-9.4 Content MotivationGated Recurrent Units (GRU)Reset Gate and Update GateHidden State Long Short-Term Memory (LSTM)Input Gate, Forget Gate, and Output GateMemory CellHidden State Deep
Definition 若 \(a\) 模 \(m\) 的阶等于 \(\varphi(m)\)，则称 \(a\) 为模 \(m\) 的一个原根。\((a\in\mathbb{Z},m\in\mathbb{N^+})\) Special Case \(3\) 是 \(998244353\) 的原根。 \(5\) 是 \(1000000007\) 的原根。
此笔记是按照知乎 钩里裹镓 在西安交大 2021 数论暑期学校手抄的 笔记 结合自己的理解达成的 markdown Day 1：首都师范，徐飞 \[\mathbb{N} \subseteq \mathbb{Z} \subseteq \mathbb{Q} \stackrel{|\cdot|_{\infty}}{\longrightarrow} \mathbb{R} \]即可用通常的 Archimede 度量完
这次我们来聊聊映射与函数。 先看看映射。上定义： 对于 \(A,B\) 两个集合，有法则 \(f\) ：每一个 \(A\) 中元素 \(x\) 都有唯一确定的元素 \(y(y\in B)\) 与之对应。这就是映射的简单过程。写作 \(f:A\rightarrow B\) 。 给一点概念，\(A\) 叫做定义域，\(B\) 叫做陪域，\(x\) 叫做原象，\(y\)
Description 见「SHOI 2014」概率充电器 Analysis 由期望的线性性，易知答案为所有充电元件进入充电状态的概率之和。 设点 \(u\) 个点直接充电的概率为 \(\mathbb P(u)\)，边 \((u,v)\) 导电的概率为 \(\mathbb P(u,v)\)。 选定某个点为根，对这棵树进行树形 dp，设 \(f_u\) 为只考虑 \(u
本文汇总了在使用LaTeX中常用的数学符号，相关下载资源为：139分钟学会Latex（免积分下载）。 文章目录 1. 希腊字母2. 集合运算3. 数学运算符4.5.6.7. 1. 希腊字母 在LaTeX中，即使只是单个数学符号或数字，也要使用’$$'表示，例如数字 7
集合 R n \mathbb{R}^{n} Rn是所有 n n n元组的实数
【高等代数】2. 多项式(2) 目录【高等代数】2. 多项式(2)1.4 唯一析因定理1.5 实系数与复系数多项式1.6 整系数与有理系数多项式 1.4 唯一析因定理 本节的主要内容是多项式的因式分解，为类比整数环和多项式环，先将整数环中的素数概念予以扩充，将素数扩展到负数上，具体而言，除了\(-1,0,1
1 压缩感知的简介 1.1 提出 D． Donoho、E． Candes 及华裔科学家 T． Tao等人提出了一种新的信息获取理论 － 压缩感知（Compressive Sensing） Donoho D L． Compressed sensing［J］ ． IEEE Transactions on Information Theory， 2006， 52( 4) : 1289 － 1306 1.2 评价 突破了香农-奈奎斯特采样
