2021
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- 2021-09-07函数光滑近似（4）：Heaviside step函数及其应用
- 2021-08-24引入参数控制softmax的smooth程度
- 2021-08-23分析与拓展：多分类模型的输出为什么使用softmax？
- 2021-08-19一种基于光滑逼近的正态分布采样法
- 2021-08-15GELU由来：从狄拉克函数到GELU激活函数
- 2021-08-12Lp范数的上下界分析
- 2021-08-12logsumexp函数分析
- 2021-06-08分析Mish激活函数的设计思路
- 2021-03-20形形色色的Sigmoid（S型）函数
2020
- 2020-11-11使用神经网络进行分布变换
- 2020-08-22floor、ceil、round、trunc函数都是什么？
- 2020-07-23采样（四）：从正态分布构造均匀分布
- 2020-07-15时间序列都有哪些机器学习任务？
- 2020-05-15max函数光滑逼近：一种与softmax相关的形式
- 2020-02-20随机矩阵正交性证明
- 2020-02-15一文搞懂时间序列多步预测的原理
2019
- 2019-08-30从函数光滑近似的角度统一理解激活函数
- 2019-06-25采样（三）：重要性采样与接受拒绝采样
- 2019-06-18采样（二）：从正态分布采样
- 2019-06-12采样（一）：从均匀分布、指数分布和拉普拉斯分布采样
- 2019-05-18softmax:建立hard-attention到soft-attention的桥梁
- 2019-05-07谈算法工程师的数学素养
- 2019-04-26Google的激活函数Swish是怎么设计出来的？
- 2019-04-25Sigmoid函数导出的另外一个角度
- 2019-04-12函数光滑近似（3）：abs函数
- 2019-04-10函数光滑近似（2）：softmax与argmax
- 2019-04-08函数光滑近似（1）：maximum函数
- 2019-03-10信息聚合漫谈：加权平均思路
2018
- 2018-11-20深度学习中的参数初始化及其数学分析
- 2018-11-18浅谈随机向量与随机矩阵
- 2018-10-30范数正则化的原理分析（二）：参数约束与最大熵原理
- 2018-10-29范数正则化的原理分析（一）：贝叶斯学派角度
- 2018-10-15Logistic模型及其推广
- 2018-09-26马尔可夫链及其Python实现（补充）
- 2018-09-03最大熵原理、最大熵约束与概率分布
- 2018-08-28漫谈“熵”
- 2018-08-20Minkowski距离、Mahalanobis距离、Wasserstein距离
- 2018-08-10概念：odds vs logits
- 2018-05-26牛顿迭代法的导出
