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函数论文最新视觉报道_三角函数对照表角度图(2024年11月全程跟踪)

内容来源：合毅科技所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

函数论文

ICML2024亮点：KTO对齐 𐟓š 论文标题：Model Alignment as Prospect Theoretic Optimization 𐟎‰ 论文来源：ICML 2024 (spotlight poster) 𐟏려𝜨€…单位：斯坦福大学，Contextual AI 𐟔‘ 代码开源：是 𐟔堤𘻨恥†…容摘要： 𐟌 利用人类感知偏差：研究表明，人类在感知随机变量时存在偏差，如损失厌恶（loss aversion），这些偏差在Kahneman & Tversky的前景理论（prospect theory）中有详细描述。论文指出，现有的LLM对齐目标（如DPO）成功的原因之一是它们隐含地包含了这些人类感知偏差。 𐟓‰ 人类感知损失（HALOs）：论文提出了一类新的损失函数，称为人类感知损失（human-aware losses，HALOs），这些损失函数考虑了人类的决策模型，与传统的基于最大对数似然的方法不同。 𐟓ˆ Kahneman-Tversky优化（KTO）：基于Kahneman和Tversky提出的人类效用模型，论文提出了一种新的对齐方法KTO，它直接最大化生成内容的效用，而不是最大化偏好的最大对数似然。 𐟓Š 性能对比：通过一系列实验，论文展示了KTO在不同规模的模型上（从1B到30B参数）与基于偏好的方法（如DPO）相比，要么匹配要么超越了它们的表现，即使KTO仅从二元信号（输出是否理想）中学习。 𐟓Š 数据不平衡处理：KTO能够处理极端的数据不平衡情况，即使在理想示例（好生成）比不理想示例少90%的情况下，也能匹配DPO的性能。 𐟓Š 无需监督微调：在预训练模型足够好的情况下，可以直接跳过监督微调（SFT）阶段，直接使用KTO，而不会降低生成质量。 𐟓Š 理论分析：论文还提供了理论分析，解释了为什么KTO即使在相同的偏好数据上也能与DPO表现相当或更好，包括对偏好数据噪声和不一致性的处理。 𐟓Š 未来工作：论文讨论了未来工作的方向，包括开发更符合人类对语言感知的HALOs，以及如何为不同的个体和设置确定最佳的HALO。 𐟓Š 实际应用：论文强调了这些方法在实际应用中的潜力，如提高LLMs的有用性和安全性，同时也指出了潜在的风险，如可能加剧数据偏差和偏好同质化。

「神舟十九号」顺带看了王浩泽署名的火箭论文摘要，想起我高中时代看着杂志上刊登的比我大两岁的某位同学去北京参加数学奥林匹克竞赛的那一刻。真羡慕他们啊！当时我还幻想着自己也能追上去比一比，后来人家保送北大，我还在为各种函数应用掌握不熟练发呆......这时我才体会到初中时代，我年年拿第一时候，后面那些人是什么心情。以前在小圈子里傲慢，在更广阔天地里轮到更强的远远超过我的，才知道天外有天，人外有人。不过我不会停止追赶的脚步的，向青春和奋斗致敬！

导师想要的数学与应用数学专业论文初稿指南写一篇关于中学数学函数与方程思想应用研究的论文初稿，可以参考以下思路：引言部分 𐟓š 首先，你得引出中学数学函数与方程的重要性，以及它们在实际生活中的应用背景。然后，明确提出你的研究主题：数学思想在实际生活中的应用。背景和理论框架 𐟓– 接下来，介绍一下中学数学函数与方程的基本概念和重要性。然后，引入数学思想应用的概念和理论框架，比如数学建模、问题解决策略等等。实际应用案例分析 𐟌 这部分，你可以提供一些数学思想在现实生活中的具体应用案例，比如金融、工程、自然科学等领域。然后，分析这些案例中如何运用中学数学函数与方程的思想来解决问题。教育实践与课程设计 𐟏늦Ž⨮褸€下如何将数学思想应用融入中学数学教育中。分析教育实践中的教学策略和教材设计，以培养学生的问题解决能力。强调数学思维和实际应用之间的关联，为教育改革提供建议。挑战与展望 𐟚€ 分析一下中学数学思想应用面临的挑战，比如教育体制、教师培训等。然后，提出未来发展的展望，比如跨学科合作、在线教育等，以促进数学思想的更广泛应用。结论 𐟓 最后，总结一下主要论点，强调中学数学函数与方程思想在实际应用中的重要性。引出研究对于中学数学教育和数学思维培养的意义，以及它在教育领域的潜在影响。参考文献 𐟓‘ 别忘了列出你引用的所有相关文献和资源，包括教材、教育研究、应用案例等。希望这些建议能帮到你，祝你的论文写作顺利！

如何平衡学习、工作与家庭？今天的学习日程安排得满满当当。早上，我投入了3小时的学习，从导数、微分到向量、行列式、矩阵、积分、极点、鞍点、范数、内积、定数、凸集、最优解、拉格朗日函数……仿佛是把大学所有科目的数学知识点都回顾了一遍，沉寂了20多年的知识如同被唤醒的狮子。𐟦 下午，我转战科技论文写作课程，老师用中英文夹杂的方式讲解，对照摘要和简介的范例，分析了常见的语法、时态和语态错误。𐟓 在这期间，我切换到公司，检查了一位加班同事的作业，并询问了另一位同事的进展和效果。𐟑颀𐟒𜊊同时，我一边听西交大学报的讲座，一边记录新知识：如何选择目标发表期刊，以及发表论文的注意事项和逻辑顺序。𐟓š 老师总结了知识点，并要求学生结对子，互相批改点评作业，还布置了限期作业。𐟓 之后，我与另一位同事进行了简短的沟通，坚定了我的一个想法，并减轻了惶恐。𐟑颀𐟒𜊊最后，我联系了一位朋友，准备启动新的篇章。𐟓 结束了一天的学习和工作，我赶去与儿子汇合，他上课，我准备放松一下，看看自己喜欢的书，做做读书摘录。𐟓– 想想自己奔五年纪，一边读博，一边工作，一边照顾读高三的孩子，一直在努力再努力，虽然辛苦，但难免顾此失彼。𐟑颀𐟎“ 到底如何平衡学习、工作和家庭呢？你认为成功的女人应该如何定义？你认识的成功女人有哪些特征？你最佩服她哪一方面？𐟤”𐟒က

𐟓š 深度学习入门必读：10篇经典论文推荐 𐟌Ÿ 近期有不少小伙伴在问如何快速入门深度学习，尤其是对于那些对深度学习算法创新感兴趣的开发者。今天，我就来给大家推荐10篇经典论文，帮助你快速上手深度学习。《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文提出了一种深度残差学习框架，让神经网络的训练变得更加简单。通过将每一层定义为学习残差函数，而不是未使用的函数，网络能够达到前所未有的深度。在ImageNet数据集上，评估的残差网络深度高达152层，比VGG网络深了8倍，但复杂性仍然较低。最终，这些残差网络在ImageNet测试集上取得了3.57%的误差，获得了ILSVRC 2015年分类任务的第一名。《TensorFlow: a system for large-scale machine learning》 TensorFlow是一种用于在大规模和异构环境中运行的机器学习系统。它使用数据流图来表示计算、共享状态和改变状态的操作。通过将数据流图的节点映射到集群中的多台机器，并在一台机器中映射到多个计算设备上，包括多核CPU、通用GPU和特定设计的张量处理单元（Tensor Processing Units, TPUs），TensorFlow为应用开发人员提供了灵活性。本文描述了TensorFlow的数据流模型，并展示了TensorFlow在几个真实世界应用中的出色性能。《Mask R-CNN》这篇文章提出了一个简单、灵活、通用的对象实例分割框架。通过在现有的边界框识别分支上添加一个用于目标掩码预测的分支，Mask R-CNN能够有效地检测图像中的对象，并为每个实例生成高质量的分割掩码。训练简单，仅对更快的R-CNN增加了较小的开销，并能以每秒5帧的速度运行。本文展示了在COCO挑战套件的所有三个方面中的顶级结果，包括实例分割、有界框对象检测和人体关键点检测。《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 Batch Normalization是一种用于加速深度网络训练的技术，通过减少内部协变量偏移来提高网络的稳定性。它在训练过程中对每一层的输入进行标准化处理，使得每一层的输出都服从标准正态分布，从而加速网络的收敛速度。《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》 Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的简单方法。通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，Dropout能够有效地减少神经网络的复杂度，从而提高其泛化能力。《ReLU: A Simple Nonlinearity for Deep Networks》 ReLU（Rectified Linear Unit）是一种用于深度网络的简单非线性激活函数。它的计算简单，能够有效解决梯度消失问题，从而提高网络的训练效率。《Gradient Descent with Momentum》动量梯度下降是一种用于优化神经网络参数的算法。通过引入动量项，动量梯度下降能够加速网络的收敛速度，并减少对初始参数的敏感性。《Adam: A Method for Stochastic Optimization》 Adam是一种用于随机优化神经网络参数的算法。它结合了动量梯度下降和自适应学习率调整的优点，能够自适应地调整学习率，从而提高网络的训练效率。《LSTM: A Search Space Odyssey》 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的神经网络结构。通过引入门控机制，LSTM能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。《Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures》这篇论文介绍了自编码器的基本原理和应用。自编码器是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的编码和解码来提取数据的内在特征。它在深度学习和图像处理中有着广泛的应用。希望这些论文能帮助你快速入门深度学习，享受深度学习的魅力！𐟓–✨

国庆不摆烂！PyTorch函数秘籍 𐟎‰PyTorch是深度学习领域的一颗璀璨明珠，以其用户友好和灵活性受到广泛欢迎。对于想要深入学习深度学习模型的小伙伴们来说，掌握PyTorch的各种函数和工具至关重要。 𐟓š为了帮助大家更好地入门，我们精心整理了一份详尽的PyTorch常用函数手册。这份手册涵盖了从基础张量创建到高级函数使用的所有内容，包含超过200个常用函数，是深度学习和论文发表的得力助手。 𐟓–手册分为14章，逐步引导读者从零开始，掌握各种PyTorch函数。无论是初学者还是有一定经验的开发者，这份手册都能为你提供宝贵的参考和帮助。 𐟎ˆ现在就让我们一起探索这份精心准备的PyTorch函数手册，让你的深度学习之旅更加顺畅！

领科考试本周开考！快来看看往年考点内容 𐟓š 英语笔试考点及要求：词汇量要求：3000+ 考试题型：词汇配对（词汇）完形填空（语法）阅读理解写作：记叙文、说明文、议论文都会出现 *领科的英语题量多、难度大，建议备考学生词汇需要5000+。 𐟔 往年数学考点：代数部分：二次根式的计算机化简，分数指数幂，代数方程，数列找规律函数部分：反比例函数、一次函数及其函数的应用几何部分：直角三角形、四边形和相似三角形（含平面向量）概率初步 𐟒젩⨯•涉及话题日常话题一对一问答图片题（单图、双图、多图）：发表观点（基于话题/视频等）小组讨论、小组辩论想要了解领科真实考试难度，可以预约领科真题模拟测试！

如何应对那位独特的复变函数老师？𐟤” “面对这样一位认真负责、充满创新精神的老师，你会如何应对呢？” 许ym副教授的教学风格似乎与主流观点有些不同，甚至让人感受到一种返璞归真的高中时代的感觉。他的作业评判标准非常严格，步骤完整规范，书写整洁干净。他甚至对作业中的“化简可得”进行了批判，这不禁让人怀疑他平时是如何阅读论文的。毕竟，他在学士毕业16年后才获得博士学位，唯一发表的论文还是在山东大学学报上，且是第二作者。想想也觉得这并不奇怪。正如试题中所提到的，许教授的另一个成就是他建立了一些不太常规的定义系统。例如，他提出了一种弱于“可微函数”的“完全可微函数”（实质上是复变函数的实可微）。或许我应该和他谈谈，希望在更深入地了解他之后，我们之间的印象能有所改善。（[哭惹R]）

#大模型日报# ai前沿动态【Softmax引发的“注意力分散”问题研究】链接：论文概述：本文论证了softmax函数，尽管广泛应用于注意力机制，但从根本上限制了神经网络在输入项数量增加（分布外泛化）时保持清晰、准确决策的能力。这与softmax在许多应用中的成功形成反直觉的对比，揭示了softmax函数在处理大规模输入时固有的“注意力分散”问题，并提出了一种自适应温度机制来缓解该问题，最终呼吁研究更有效的替代注意力机制。

如何判断数学级数的收敛与发散？ 𐟓š 论文摘要：级数是数学分析中不可或缺的一部分，它涵盖了“无穷项相加”的理论，是研究函数和进行数值计算的重要工具。本文将探讨正项级数敛散性的几种判别方法，并通过具体例子展示这些方法的应用。 𐟔 关键词：正项级数，收敛，发散 𐟓– 正项级数收敛的充要条件与比较原则正项级数是指所有项均为正数的级数。这类级数的一个重要特点是其部分和数列是单调递增的。根据数列极限的单调有界定理，我们可以得到以下结论：正项级数收敛的充要条件：若级数的部分和数列有上界，即存在某个正数M，使得对于任意的n∈N+，都有SnN，都有an

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