0 前言 最近整理了一份深圳地铁的图数据，这里分享给图方向学习和研究者使用。 1 数据介绍 数据来源为深圳地铁官网（截止2024年8月18日） 数据以表格形式提供，共两个文件，点文件和边文件 subway_shenzhen_v.csv 文件为点文件。station 列列出了所有的站点 subway_shenzhen_e.csv 文件为边文件，为无向边。station1，station2，line_name 列各自为站点1，站点2，两站点间线路 请注意可能有平行边的存在，即两个相邻站点之间有多条线路 2 文件数据展示…
0 前言 今天我们来介绍图论中，我觉得非常简单优雅的算法 PageRank，老样子，我还是会着重使用例子的方式进行介绍，以便大家能够快速清晰地了解这个算法。在这篇文章中，我们用页面来表示点，链接来表示边。 1 简介 PageRank 是由 Google 的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林在斯坦福大学开发的一种网页排名算法。它的基本思想是通过分析网页之间的链接关系来评估一个页面的重要性。这个算法有两个非常重要的特性： 如果一个页面被很多其他页面链接，则该页面会被认为更重要。 如果一个页面链接到其他页面，则它会将自己的重…
0 前言 在初次接触神经网络的时候，不知道有没有人像我一样，对梯度计算的过程很模糊。可能大体上知道是使用链式法则来做，但是平常接触的都是一元复合函数的求导，像神经网络中这种对参数矩阵求导的具体细节完全不了解。 这篇文章从多元复合函数求导（矩阵求导的重要基础）入手，通过简单的例子进行切入，展示矩阵求导的完整细节。希望这篇文章对想要了解神经网络梯度计算细节的人有所帮助。 1 多元复合函数求导 首先我们先来介绍多元复合函数求导，这是矩阵求导的重要基础。 1.1 问题切入 问：考虑三个函数：， 以及 ，假设偏导都存在，我们…
0 前言 我们或多或少都接触过一笔画问题。一笔画问题，即给出一份图，要求使用连续的一笔画过所有的边。换句话说，就是能否通过一笔不间断地画出一个图形，使得每条线段恰好被画过一次。今天我们来看看如何“秒解”这种一笔画问题。 1 欧拉图与欧拉回路 解决一笔画问题的模型是欧拉图与欧拉回路。我们先简单看下定义。 欧拉图：在一个无向图中，如果存在一条回路，这条回路经过图中的每条边恰好一次，并且最终回到起点，那么这条回路被称为欧拉回路，这个图被称为欧拉图。 欧拉回路：如果一个连通的无向图包含至少一条欧拉回路，那么这个图被称为欧拉…
0 前言 线性代数中涉及到的一个非常重要的内容是二次型，而二次型中涉及到的一个非常重要的内容是二次型化标准型。也许很多人对二次型化标准型非常熟悉，但是如果问到二次型化标准型有什么用，可能挺多人会愣一愣。这篇文章给大家带来的就是二次型的一个应用——最值求解。 1 二次型化标准型 下面先简单回顾下二次型、标准型、二次型化标准型 1.1 二次型 二次型是指含有 n 个变量 的二次齐次多项式，即在一个多项式中，未知数的个数为任意多个，但每一项的次数都为 2。它可以表示为如下形式： 或者更一般地表示为矩阵形式： 其中， 是变…
0 前言 我不知道大家有没有和我一样的感受，很多论文里面的神经网络架构往往是通过一系列数学公式来表达，这本身没有问题，但对于初步想要完整了解整个网络架构的人来说，往往就要花比较多的时间去理解公式。 而当我在了解一个神经网络架构的时候，只有完全清楚输入到输出的完整过程，特别是张量维度变化的完整过程，才算认为自己确实了解了这个网络架构。所以我学习的时候往往希望有人能给我个例子，完整展示输入到输出的情况，让我能够更快地去理解论文的架构。我感觉可能也有人和我有同样的需求，所以这篇文章应运而生。这篇文章通过一个的例子，完整地…
0 前言 如果你经常涉及到搜索算法，那么一般对 visited 有一定了解。如果你知道 visited 的作用，却不知道什么时候是正确的进行 visited 标记的时机，这篇文章会给你帮助。 1 visited 概念 在涉及到图或者其他一些结构的搜索时，常常会涉及到节点的重复访问问题，而这个时候，我们常常都会使用 visited 概念来对已经访问过的节点进行标记，从而避免在搜索过程中重复访问同一个节点，避免无限循环或效率降低。 接下来我将从递归和迭代两个场景展示深度优先搜索标记时机的不同（这里以图为例）。 2 递归…
0 前言 我不知道大家有没有和我一样的感受，很多论文里面的神经网络架构往往是通过一系列数学公式来表达，这本身没有问题，但对于初步想要完整了解整个网络架构的人来说，往往就要花比较多的时间去理解公式。 而当我在了解一个神经网络架构的时候，只有完全清楚输入到输出的完整过程，特别是张量维度变化的完整过程，才算认为自己确实了解了这个网络架构。所以我学习的时候往往希望有人能给我个例子，完整展示输入到输出的情况，让我能够更快地去理解论文的架构。我感觉可能也有人和我有同样的需求，所以这篇文章应运而生。这篇文章通过一个的例子，完整地…
0 前言 本文为初步学习神经网络同学而准备，旨在通过最简单直观的方式建立初学者对于神经网络的印象。所以本文的结论和观点主要追求简单直观，而不是严谨。 先举个简单的例子： 假设现在我们有输入 X 与对应输出 Y 的数据一堆 (X, Y) 对如下： { (1, 3), (2, 5), (3, 7), (4, 9), (5, 11), (6, 13), (7, 15), (8, 17), (9, 19), (10, 21) } 现在我们使用架构 f(x) = wx + b 如果我们把 f(x) 当做一个神经网络。那么，神…
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tlovertonet 发布于 2 小时前（09月16日）
tlover tonet 发布于 13 小时前（09月16日）
tlover tonet 发布于 19 小时前（09月16日）
tlovertonet 发布于 1 天前（09月15日）
tlover tonet 发布于 1 天前（09月15日）