Softmax Function and its Role in Neural Networks
为什么重要：本文重点介绍了 softmax 函数及其在神经网络中的作用以及不应在哪些用例中使用。
Understanding and Implementing Loss Functions in PyTorch and Their Role in Machine Learning
为什么重要：PyTorch 是一个用于人工智能的开源深度学习框架，以其灵活性、易用性、训练循环和快速学习率而闻名。
The Realty behind the wave function and Relativity
爱因斯坦对无法解释的事物的解释 人们可以将现实定义为世界或事物的实际存在状态，而不是理想主义或概念性的想法。目前，科学试图通过两种方式来解释和定义我们宇宙的现实。第一种是量子力学或分支... 阅读更多帖子波函数和相对论背后的现实首先出现在统一量子和相对论理论中。
本文是我写的关于量子谐振子的文章系列的第 5 部分。如果你还没有读过第 1 部分：量子谐振子简介、第 2 部分：带有无量纲项的薛定谔方程、第 3 部分：渐近解和第 4 部分：薛定谔方程的级数解，那么你就无法理解我将在本文中解释的内容，因此阅读这些文章是必须的。在本文中，我将向你介绍 Hermite 多项式。虽然我不会讨论它的全部细节和规范化，因为它是一个高级数学主题并且超出了本文的范围，但你可以直接在网上搜索它，那里有一些关于它的示例资源。在继续阅读之前，请记住，当我们在上一篇文章中介绍 H 时，我们将其声明为一个未知变量。在本文中，我们将尝试对此进行更多了解。因此，如果您在我上一篇文章的公式
sparklyr 1.5: better dplyr interface, more sdf_* functions, and RDS-based serialization routines
与之前的所有三个 sparklyr 版本不同，最近发布的 sparklyr 1.5 更注重增强现有的 sparklyr 功能，而不是创建新功能。因此，我们采纳了许多来自 sparklyr 用户的宝贵建议，并在一系列错误修复和改进中成功解决了这些问题。
sparklyr 1.3: Higher-order Functions, Avro and Custom Serializers
Sparklyr 1.3 现已推出，具有令人兴奋的新功能，例如集成 Spark 高阶函数以及以 Avro 和用户定义的序列化格式导入/导出数据。
Non-linear Activation Functions for Neural Networks Simplified
激活函数是形成神经元输出的函数。它为预测添加了非线性，并使基于神经网络的预测器比线性模型好得多。我们通常会问自己应该使用哪种激活函数？答案是，这个问题没有一个万能的答案。这取决于具体情况。让我带您了解最常用的激活函数及其优缺点，以帮助您做出更好的决定。我们可以定义自己的激活函数以最好地满足我们的需求，最常用的激活函数是：1. S 型激活函数 2. Tan 双曲激活函数 3. ReLU（整流线性单元） 4. Leaky ReLU 它们每个的样子如下：图片来源：DeepLearning.ai 专业化 1. S 型激活函数 S 型激活函数的范围在 0 到 1 之间。它看起来像我们在不同研究领域中看到
Loss Function with Cross Entropy made simple
我在 Google 的 Udacity 深度学习课程上找到了这个。 我将详细说明这些笔记，以帮助您更好地理解这个概念。 符号：D（S，L）是交叉熵L是用于训练的标签S（Y）是多项逻辑分类的每个类的概率的 softmax 输出。 为什么叫多项逻辑分类？ 让我们看下面的图，有一个输入向量 X，我们用它来训练线性模型，也称为逻辑回归模型 - Wx + b。 这会产生 logit，也就是分数 Y，它进一步输入到 softmax 激活中以获得概率输出。 线性二元分类称为二项式逻辑分类。多项式表示有超过 2 个类（与二项式或二元分类相比）。-------------让我们帮助您理解交叉熵的数学。 它基本上
Winner takes all: A look at activations and cost functions
我们为什么要使用我们使用的激活，它们与它们往往同时出现的成本函数有何关系？在这篇文章中，我们提供了一个概念介绍。
Русскоязычный Google Ассистент получил интеграцию с конструктором чатботов Aimylogic
Just AI 的 Aimylogic 聊天机器人构造函数已提供俄语 Google Assistant 对话应用程序的开发。
多次尝试后，Firefox未能在我的两台计算机上升级到3.6.4的功能版本。这就是我要跳船的全部。我已经搬到了Google Chrome。我一直想使用Chrome的速度来使用Chrome，但是它与Google工具栏不起作用的事实（Amazing，但True）是[…] Bye-By-bye Firefox首次出现在偶然的经济学家中。
您知道健康wonk评论，对吗？如果不是这样，那么就足够知道这是健康政策博客文章的每两周一周。它从博客中弹跳到博客，因此无法在单个提要中订阅，这是旋转主机博客狂欢节模型的一个很大的缺点。 […]最糟糕的帖子！首次出现在偶然的经济学家中。
本文提出了一种用于二维天线阵列相位合成的迭代算法，以实现扩展的辐射图。获得了具有所需旁瓣水平和主瓣区域指定不均匀性的扇形辐射图。分析了放大相位误差对图案形状的影响。获得了相位合成速率对所需初始条件的依赖关系。
国际制裁对利率的影响作为避免其负面影响的一种方式在文献中相对较少受到关注。保护性利率被定义为防止汇率波动（包括投机引起的汇率波动）的策略。这种策略在国际制裁的背景下更为常见，尤其是影响外汇交易。人们可能会提出这样的问题：在受制裁的经济体中，最优利率应该如何变化。本研究首先使用动态规划模型来确定国际制裁的强度作为贸易条件的函数。作为解决该研究模型的结果，引入了保护性利率及其弹性的新概念，并使用制裁强度参数进行估计。然后，按照作者开发的方法，根据全球制裁数据库第 4 版，根据不同制裁数量的总和来计算随机制裁强度变量。为了估计 1979 年至 2023 年期间对伊朗和 1993 年至 2023 年期
Direct estimation of earthquake source properties from a single CCTV camera | Science
我们提出了对 2025 年 3 月 28 日曼德勒 7.7 级地震（缅甸）记录的自然同震破裂滑移率函数的直接测量。该测量是使用表面的视频片段进行的......
SEMORec: A Scalarized Efficient Multi-Objective Recommendation Framework
多利益相关者环境中的推荐系统通常需要同时针对多个目标进行优化，以满足供应商和消费者的需求。在这些环境中提供建议依赖于有效地结合目标来满足每个利益相关者的期望，通常通过具有预先确定和固定权重的量化函数。在实践中，选择这些权重成为一个随之而来的问题。最近的工作开发了算法，通过使用强化学习来训练模型，根据特定应用的需求来调整这些权重。虽然这解决了自动...
