第88期 HackCV 日报

没有数学,那介绍的就是非常基本的概念。简单的讲,MCMC是通过重复随机树来估计固定参数的方法。最常见的例子是估计方框里面圆形的面积,通过随机投递可以得到落入圆形的比例,使用这个比例就可以得到圆形的面积。由此多想一点,方框是限制条件,使用MCMC在限制条件内评估感兴趣的参数。

OpenAI和Uber开展了进化计算在深度学习优化问题的应用研究,本文是梯度下降和进化计算的介绍和对比,它们都是解决优化问题的方法,梯度下降是目前最常用的,也有多个变种,不断进一步优化,解决自身的局限性;而进化计算的理论已经存在很多年了,简单讲就是“优胜劣汰”,使用另一种思路来解决优化问题,目前看这个方向是值得进一步探索的。

笔记确实很简单,主要是层级softmax和负采样两个方法的数学理论基础和优点介绍。