| 2018-03-10 《A Comprehensiv Survey of Graph Embedding Problems Techniques and Applications》笔记 Questions: auxiliary-node feature(text feature) 方法之间的区别 图嵌入的意义：降低图研究的复杂程度 1.Introduction因为要利用图中隐含的信息，所以要对图进行研究。但是图的规模太大，直接研究计算开销太大，因此要用合理的方式来给图换一种表示方法，同时要尽可能的保留原有的结构信息。Graph embedding converts a graph into a low dimensional space in whic ...
| 2018-01-30 《正确写作美国大学生数学建模竞赛论文》笔记 Ⅰ.简介Ⅱ论文结构1.小节划分Summary1.Restatement of the Problem重述并澄清赛题2.Assumptions3.Justification of Our Approach4.The Model5.Testing the Model6.Results7.Strengths and WeaknessesReferences重要的句子，包括首次定义的概念，应该用黑体或斜体书写。重要的数学公式应另起新行单独列出。能用列表就用列表图表加上简单明确的文字说 ...
| 2018-01-04 CNN CNN是深度学习在图像领域的一个应用。那么它相对于原来的神经网络方法有什么不同？为什么它适用于图像领域？原来：全连接神经网络 需要的参数过多，例如1000*1000的图像，则输入层有10^6个节点，若隐藏层也有10^6个节点，则输入层到隐藏层的参数有10^12个。 CNN：局部感知、权值共享 CNN用局部感知和权值共享大大减少了参数，同时还具备其它优点。它们与自然图像自身具有的特性：特征的局部性与重复性完美贴合。 局部感知： （是什么）即网络部分连通，每个神经元只与上一层的部 ...
