文章目录生成对抗网络（GAN）生成序列[2]GAN生成服从正态分布的数据[3][4]生成对抗网络（GAN）图片来源：生成序列[2]实现：输入[0.5]，输出[1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0]from torch import nnimport torchimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib

概率与分布(Probability and Distributions)(下)

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普通最小二乘线性回归一般情况下，线性回归模型假设函数为：hw,b(x)=∑i=1nwixi+b=wTx+bh_{w, b}(x)=\sum_{i=1}^{n} w_{i} x_{i}+b=w^{\mathrm{T}} x+bhw,b​(x)=i=1∑n​wi​xi​+b=wTx+b其中，w∈Rnw\in \mathbb{R}^nw∈Rn与b∈Rb\in \mathbb{R}b∈R为模型参数。为了方

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向量微积分(Vector Calculus)(中)4 矩阵的梯度我们会遇到这样的情况：我们需要求矩阵关于向量（或其他矩阵）的梯度，最后得到多维的张量。我们可以把张量看作是一个元素为偏导数的多维数组(可能大于两维)。例如，如果我们计算m×nm×nm×n矩阵A\boldsymbol{A}A相对于p×qp×qp×q矩阵B\boldsymbol{B}B的梯度，得到的雅可比矩阵的形状将是（m×n）×（p×q

文章目录6 正交补( Orthogonal Complement)7 函数的内积(Inner Product of Functions)8 正交投影(Orthogonal Projections)8.1 一维子空间（线）上的投影8.2 一般子空间上的投影8.3 Gram-Schmidt正交化8.4 仿射子空间上的投影9 旋转(Rotations)9.1 R2\mathbb{R}^{2}R2中的旋转

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最小最大值归一化（Min-Max Normalization）标准化（Standardization）白化（Whitening）PCA白化ZCA白化

文章目录WGAN,WGAN-GP原理Pytorch实现：生成正态分布数据WGANWGAN-GP结果对比WGAN,WGAN-GP原理GAN有多种解释，这里我总结一下：原始论文解读https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913（苏神专场）互怼的艺术：从零直达WGAN-GPhttps://spaces.ac.cn/archives/4439从Wasserstein距离、对偶理