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5182fb51
Commit
5182fb51
authored
Jan 31, 2021
by
单韦乔
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2、15章版式调整
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+16
-16
Chapter15/Figures/figure-dynamic-linear-aggregation-network-structure.tex
+1
-1
Chapter15/chapter15.tex
+0
-0
Chapter2/Figures/figure-the-dice-game-model.tex
+6
-6
Chapter2/chapter2.tex
+9
-9
没有找到文件。
Chapter15/Figures/figure-dynamic-linear-aggregation-network-structure.tex
查看文件 @
5182fb51
...
...
@@ -20,7 +20,7 @@
\node
[anchor=north,rectangle,draw, inner sep=0mm,minimum height=1.2em,minimum width=15em,fill=purple!30,rounded corners=5pt,thick] (n9) at ([xshift=0em,yshift=-1em]n8.south)
{$
\mathbi
{
X
}
\ \quad
\mathbi
{
h
}^
1
\ \quad
\mathbi
{
h
}^
2
\quad
\ldots
\quad\ \mathbi
{
h
}^
l
$}
;
\node
[anchor=north,rectangle,draw, inner sep=0mm,minimum height=1.2em,minimum width=15em,fill=teal!30,rounded corners=5pt,thick] (n10) at ([xshift=0em,yshift=-2em]n9.south)
{
权重累加
\
{
\red
$
\mathbi
{
g
}^
l
$}
}
;
\node
[anchor=north,rectangle,draw, inner sep=0mm,minimum height=1.2em,minimum width=15em,fill=teal!30,rounded corners=5pt,thick] (n10) at ([xshift=0em,yshift=-2em]n9.south)
{
权重累加
\
$
\mathbi
{
g
}^
l
$
}
;
\node
[anchor=west,rectangle, inner sep=0mm,minimum height=1.2em, rounded corners=5pt,thick] (n11) at ([xshift=0em,yshift=-4.5em]n1.west)
{
聚合网络
}
;
...
...
Chapter15/chapter15.tex
查看文件 @
5182fb51
差异被折叠。
点击展开。
Chapter2/Figures/figure-the-dice-game-model.tex
查看文件 @
5182fb51
...
...
@@ -8,7 +8,7 @@
\begin{tikzpicture}
[scale=0.6]
\begin{scope}
{
\
footnotesize
{
\
small
\foreach
\i
in
{
1,...,5
}{
\node
[draw,thick,minimum size=10pt] at (1.2*
\i
,0)
{
1
}
;
}
...
...
@@ -17,7 +17,7 @@
\end{scope}
\begin{scope}
[yshift=-2.5em]
{
\
footnotesize
{
\
small
\foreach
\i
in
{
1,...,4
}{
\node
[draw,thick,minimum size=10pt] at (1.2*
\i
,0)
{{
\color
{
red
}
2
}}
;
}
...
...
@@ -26,7 +26,7 @@
\end{scope}
\begin{scope}
[yshift=-5.0em]
{
\
footnotesize
{
\
small
\foreach
\i
in
{
1,...,6
}{
\node
[draw,thick,minimum size=10pt] at (1.2*
\i
,0)
{{
\color
{
ublue
}
3
}}
;
}
...
...
@@ -35,7 +35,7 @@
\end{scope}
\begin{scope}
[yshift=-7.5em]
{
\
footnotesize
{
\
small
\foreach
\i
in
{
1,...,12
}{
\node
[draw,thick,minimum size=10pt] at (1.2*
\i
,0)
{{
\color
{
ugreen
}
4
}}
;
}
...
...
@@ -44,7 +44,7 @@
\end{scope}
\begin{scope}
[yshift=-10.0em]
{
\
footnotesize
{
\
small
\foreach
\i
in
{
1,...,2
}{
\node
[draw,thick,minimum size=10pt] at (1.2*
\i
,0)
{{
\color
{
purple
}
5
}}
;
}
...
...
@@ -53,7 +53,7 @@
\end{scope}
\begin{scope}
[yshift=-12.5em]
{
\
footnotesize
{
\
small
\foreach
\i
in
{
1,...,1
}{
\node
[draw,thick,minimum size=10pt] at (1.2*
\i
,0)
{{
\color
{
orange
}
6
}}
;
}
...
...
Chapter2/chapter2.tex
查看文件 @
5182fb51
...
...
@@ -118,11 +118,11 @@ F(x)=\int_{-\infty}^x f(x)\textrm{d}x
\begin{itemize}
\vspace
{
0.5em
}
\item
边缘概率
:矩形
$
A
$
或者矩形
$
B
$
的面积。
\item
{
\small\bfnew
{
边缘概率
}}
:矩形
$
A
$
或者矩形
$
B
$
的面积。
\vspace
{
0.5em
}
\item
联合概率
:矩形
$
C
$
的面积。
\item
{
\small\bfnew
{
联合概率
}}
:矩形
$
C
$
的面积。
\vspace
{
0.5em
}
\item
条件概率
:联合概率/对应的边缘概率,如:
$
\funp
{
P
}
(
A
\mid
B
)
$
=矩形
$
C
$
的面积/矩形B的面积。
\item
{
\small\bfnew
{
条件概率
}}
:联合概率/对应的边缘概率,如:
$
\funp
{
P
}
(
A
\mid
B
)
$
=矩形
$
C
$
的面积/矩形B的面积。
\vspace
{
0.5em
}
\end{itemize}
...
...
@@ -277,9 +277,9 @@ F(x)=\int_{-\infty}^x f(x)\textrm{d}x
\begin{itemize}
\vspace
{
0.5em
}
\item
非负性
,即
$
\funp
{
D
}_{
\textrm
{
KL
}}
(
\funp
{
P
}
\parallel
\funp
{
Q
}
)
\ge
0
$
,等号成立条件是
$
\funp
{
P
}$
和
$
\funp
{
Q
}$
相等。
\item
{
\small\bfnew
{
非负性
}}
,即
$
\funp
{
D
}_{
\textrm
{
KL
}}
(
\funp
{
P
}
\parallel
\funp
{
Q
}
)
\ge
0
$
,等号成立条件是
$
\funp
{
P
}$
和
$
\funp
{
Q
}$
相等。
\vspace
{
0.5em
}
\item
不对称性
,即
$
\funp
{
D
}_{
\textrm
{
KL
}}
(
\funp
{
P
}
\parallel
\funp
{
Q
}
)
\neq
\funp
{
D
}_{
\textrm
{
KL
}}
(
\funp
{
Q
}
\parallel
\funp
{
P
}
)
$
,所以
$
\textrm
{
KL
}$
距离并不是常用的欧式空间中的距离。为了消除这种不确定性,有时也会使用
$
\funp
{
D
}_{
\textrm
{
KL
}}
(
\funp
{
P
}
\parallel
\funp
{
Q
}
)+
\funp
{
D
}_{
\textrm
{
KL
}}
(
\funp
{
Q
}
\parallel
\funp
{
P
}
)
$
作为度量两个分布差异性的函数。
\item
{
\small\bfnew
{
不对称性
}}
,即
$
\funp
{
D
}_{
\textrm
{
KL
}}
(
\funp
{
P
}
\parallel
\funp
{
Q
}
)
\neq
\funp
{
D
}_{
\textrm
{
KL
}}
(
\funp
{
Q
}
\parallel
\funp
{
P
}
)
$
,所以
$
\textrm
{
KL
}$
距离并不是常用的欧式空间中的距离。为了消除这种不确定性,有时也会使用
$
\funp
{
D
}_{
\textrm
{
KL
}}
(
\funp
{
P
}
\parallel
\funp
{
Q
}
)+
\funp
{
D
}_{
\textrm
{
KL
}}
(
\funp
{
Q
}
\parallel
\funp
{
P
}
)
$
作为度量两个分布差异性的函数。
\vspace
{
0.5em
}
\end{itemize}
...
...
@@ -850,13 +850,13 @@ c(\cdot) & \textrm{当计算最高阶模型时} \\
\begin{itemize}
\vspace
{
0.5em
}
\item
完备性
:当问题有解时,使用该策略能否找到问题的解。
\item
{
\small\bfnew
{
完备性
}}
:当问题有解时,使用该策略能否找到问题的解。
\vspace
{
0.5em
}
\item
最优性
:搜索策略能否找到最优解。
\item
{
\small\bfnew
{
最优性
}}
:搜索策略能否找到最优解。
\vspace
{
0.5em
}
\item
时间复杂度
:找到最优解需要多长时间。
\item
{
\small\bfnew
{
时间复杂度
}}
:找到最优解需要多长时间。
\vspace
{
0.5em
}
\item
空间复杂度
:执行策略需要多少内存。
\item
{
\small\bfnew
{
空间复杂度
}}
:执行策略需要多少内存。
\vspace
{
0.5em
}
\end{itemize}
...
...
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