置頂文章

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早安，這是一個個人的部落格，看到別人有就來玩玩看。 或許以後會被懶懶病發作所以不會更新 xdd。 # 自我的介紹 簡單來說現在的我是讀小小北科的大一生。有空再做自我介紹的部分。現在先介紹如何瀏覽這個部落格。 # 如何瀏覽網站 在主頁面中，會有三個區塊，置頂文章，精選分類，以及文章列表。 置頂文章：而你現在看到的這一篇就是我的置頂文章，通常我會把它當作一個網站的開始，或者非常重要的部分。 精選分類：大分類，小分類。首頁上面的卡片是一個大分類，翻開後會看到許多個小分類。如果你有興趣的話可以點選 more 的按鈕。 文章列表：以時間排序的文章列。 # 常見問題 要如何以文章的類別進行瀏

精選分類

Artificial-Intelligence

1 個子項，2 篇文章

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2 個子項，16 篇文章

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2 個子項，6 篇文章

computer-science

6 個子項，15 篇文章

文章列表

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# 對感知機產生好奇 在記錄說明機器學習的過程中，也會說明學習的一些思維。 而作者在說明他對機器學習的了解中，發現他是沒有問題的，但這恰恰是最可怕的，因為對於一個專業項目是停滯不前的。因此她從感知機的底層開始探究起問題。 作者知道神經網路就是在模擬生物的神經系統，且都是由神經元組成，而其能實現多個信號輸入一個信號輸出 因此作者提出了一個疑問，神經網路裡面的多對一就是一種樹，那麼跟數學函數裡面的多對一，和數據結構裡面的樹究竟有什麼樣子的差別 # 什麼是感知機 在人類的神經系統裡面有一個基本的單元稱為 神經元 ，在神經網路裡面也有一個基本的單元稱為 感知機 。 當時有
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# 什麼是似然 在理解似然的時候常常會看到與他混淆的名詞， 機率 。因此要如何區分機率與似然就成了一個滿大的難題。 機率：給一組模型參數，預測該結果發生的機率 似然：給一組發生後的結果，分析這組模型參數可能產生這組的結果 簡單一點說明是，如果今天有一個猜硬幣正反面的遊戲，那麼在還沒猜硬幣的時候，出現正反兩面的 機率 會是 50% 。如果今天使用一個質地不均勻的硬幣，猜 10 次後統計的結果是 正反反反反正反反反正 ，那麼請問這組結果在十次裡面出現的可能性是多少，這個就是 似然 。
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# 前言 為什麼會接觸到 “第一性原則” 是因為我在研究機器學習的時候，一位大老在說明他的思考路徑，有人留言說這是一種 “第一性原則” 的思考方式。於是開始好奇什麼是第一性原則。 # 三種思考方式 第一性原理是由亞里士多德提出的，他說：每個系統中存在一個最基本的命題，它不能被違背或刪除。聽起來或許有點抽象，但等等我會說明他是什麼意思。另外一種思考方式是歸納法，在生活當中比較常用的思考邏輯。最後一種也是一個演意法 演繹法是用邏輯來推理問題 歸納法是根據經驗來解決問題 這邊引用網路上面的例子，如果今天有三位船長看到了冰山。 運用歸納法的船長會說：我上次遇到的冰山在水面下還有一個大冰山，
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# 整除 a∣ba|ba∣b：這是一個整除的符號。意思代表：a 可以整除 b a∣b∧b∣c≡a∣ca|b \land b|c \equiv a|ca∣b∧b∣c≡a∣c：a 可以整除 b, b 可以整除 c。因此 a 可以整除 c。 (a∣b∧a∣c)→a∣mb+nc(∀m,n∈Z)(a|b \land a|c) \rightarrow a|mb+nc ( \forall m,n \in \mathbb{Z})(a∣b∧a∣c)→a∣mb+nc(∀m,n∈Z)：如果 a 可以整除 b, 且 a 可以整除 c, 那麼 a 一定可以整除 mb, nc, 且 m,n 都是整數。 # 餘數 餘數
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# 執行指令 PC：指 instruction memory, 然後他自動會加 4 (byte)。 Register：暫存器的家。 如果全部都由 ALU 做的話，在某一類指令會非常的忙碌。 Instruction memory：是儲存指令的 memory data memory：是存資料的 雖然記憶體只有一塊，但是我們假設他可以分成兩個區域，並且這樣比較好規劃。
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# 浮點數 normalizerd: 整數只有一位，而且是非零 −2.34∗1056-2.34 * 10^56−2.34∗1056 =>normalizerd +0.002∗10−4+0.002 * 10^-4+0.002∗10−4 =>not normalizerd +987.02∗109+987.02 * 10^9+987.02∗109 => not normalizerd IEEE-754 儲存的浮點數要是 normalizerd, 1.0 <= |significand| < 2.0 S Exp Fract
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# 除法器 (Division) 除法就是很多的減法組成，如果減法完成之後是負數就要還原。因此先做減法，在看看有沒有負數，有的話就還原。 如果餘數是負數，Control test 就會把 Quctent 的 LSB, 負的填入 0, 正數填入 1。 在乘法裡面其實 Divisior 要 shift, 但現在把那個步驟移動到 Remainder。而不管做完是正數還是負數，都會把他左移。
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# 第一個乘法器 (Version 1) Multiplicand 是 64bit, ALU 也是 64 個 bit, product 也是 64bit。因為 32 * 32 所以是 = 64bit, 然後 ALU 也會是 64bit。 ALU 結果會存在 Product 的暫存器裡面的。 而一開始的被乘數會存在 Multiplicand 裡面，而乘數的話會存在 multiplier 裡面。而為什麼他要 Shift right, 因為乘法是從低位數往高位數乘法，因此我們每一次只看他的 LSB, 結束之後就往右移，這樣就能完成乘法了。 如果 multiplier 是 1 的話，就加上
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# 廢話 函數 function, 有兩個集合 A, B。而從 A 到 B 的集合。f:A→Bf:A \rightarrow Bf:A→B, 每一個 A 裡面的元素會應到 B 裡面的元素。而且所有的 A 都要有一個對應的元素。 有兩種狀況不能被稱為函數，一個是在 A 裡面有元素沒有對應到 B, 或者有一個 A 元素對應到兩個 B。 f:A→Bf: A \rightarrow Bf:A→B, f(a)=bf(a)=bf(a)=b 代數 作用 A domain B codomain b a’s image (值) a b’s preimag