合并分支 'shanweiqiao' 到 'caorunzhe'

Shanweiqiao

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Chapter15/Figures/figure-dynamic-linear-aggregation-network-structure.tex

@@ -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};
 

Chapter2/Figures/figure-the-dice-game-model.tex

@@ -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

@@ -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}