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[爆卦]導函數定義是什麼？優點缺點精華區懶人包

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「導函數定義」的推薦目錄

導函數定義 在 小世界新聞 Instagram 的最佳貼文

2021-07-11 10:32:42

#20200330🎥 光汙染威脅健康 政府推「管理指引」 燈光是繁榮的象徵，同時也是文明的通病。在發明燈泡的141年後，我們生活在過亮的廣告招牌、大型LED燈板、路燈、交通號誌及燈飾之下，但這些看似為人類帶來便利與現代化的光源，卻在無形之中成了危害人體的健康殺手。 為改善光污染問題，行政院環境保...

導函數定義 在 旻 Min ??‍⚕️? Instagram 的最佳解答

2020-05-09 10:39:02

20170617 👱🏼 @yuqingguliang_ 的點字 我想這大概就是理科人的浪漫吧🌹 老實說我蠻喜歡這種風格的文字，對一個絕對的自然組女孩來說，這種會心一笑的內容也是可以釣出一堆少女心的。 - 後來我找到了清華大學的數學系教授寫的一篇數學風格情書⬇️⬇️⬇️ 念數學的男生也是可以很浪漫的，...

  • 軟體開發學習資訊分享

    導函數定義 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文

    2021-09-14 10:28:57
    有 2 人按讚

    實做一個類似 wordpress 的內容管理系統，後端資料庫採用 MySQL 。透過實踐練習專案，學習成為專業 PHP 開發人員所需要的一切。

    從這 36 小時的課程，你會學會

    1 建立內容管理系統（CMS-Content Management System），如wordpress
    2 建立資料庫
    3 使用 PHP 連接 MySQL
    4 運用物件導向程式設計(OOP)編寫 PHP 程式
    5 建立自定義的函數
    6 更多….

    https://softnshare.com/php-for-complete-beginners-includes-msql-object-oriented/

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    導函數定義 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

    2021-08-02 12:44:02
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    為了讓 AI 不斷打怪升級，DeepMind 打造「宇宙」

    作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 07 月 30 日 8:15 |

    DeepMind 又給我們小驚喜。我們都知道，強化學習苦於類化能力差，經常只能針對單個任務從頭學習。

    DeepMind之前開發的AlphaZero，儘管可以玩圍棋、西洋棋和日本將棋，但每種棋牌遊戲都只能從頭訓練。類化能力差也是AI一直被詬病為人工智障的一大原因。人類智慧的厲害之處，就在藉鑑之前經驗迅速適應新環境。

    但類化能力不是一蹴而就，就像玩遊戲，也是先做簡單任務，逐步升級到複雜任務。《空洞騎士》（Hollow Knight）一開始只需要隨意走動揮刀砍怪，但噩夢級難度的「苦痛之路」關，沒有前面累積的技巧，只能玩寂寞。

    多任務宇宙

    DeepMind此次採用「課程學習」，讓智慧體於不斷擴展升級的開放世界學習。也就是說，AI新任務（訓練資料）是基於舊任務不斷生成。智慧體可盡情鍛鍊自己，簡單的如「靠近紫色立方體」，複雜點的如「靠近紫色立方體或將黃色球體放在紅色地板」，甚至和其他智慧體玩耍，如捉迷藏──「找到對方，且不要被對方發現」。

    每個小遊戲存在世界小角落，千千萬萬個小角落拼成龐大的物理模擬世界，如下圖的幾何「地球」。總體來說這個世界的任務由三個要素構成，即任務＝遊戲＋世界＋玩家，並根據三要素關係，決定任務的複雜度。

    複雜度的判斷有四個維度：競爭性、平衡性、可選項、探索難度。

    比如「搶方塊」遊戲，藍色智慧體需要把黃色方塊放到白色區域，紅色智慧體需要把黃色方塊放到藍色區域。這兩個目標矛盾，因此競爭性較強；同時雙方條件對等，平衡性比較高；因目標簡單，所以可選項少；DeepMind把探索難度評為中上，可能是因定位區域算較複雜的場景。

    再如「球球喜歡和方塊一起玩」遊戲，藍色和紅色智慧體有共同目標，讓相同顏色的球體和方塊放在相近位置。

    這時競爭性自然很低，平衡性毋庸置疑很高的；可選項比上面遊戲高很多；探索難度沒有定位區域，智慧體隨便把球體和方塊放哪都行，難度就變小了。

    基於這四個維度，DeepMind打造超大規模「宇宙」任務空間，幾何「地球」也只是這宇宙的小角落，是四維任務空間的一點。DeepMind將「宇宙」命名為XLand，包含數十億個任務。

    來看XLand的全貌，由一系列遊戲組成，每個遊戲在許多模擬世界進行，這些世界的拓樸和特徵平滑變化。

    終生學習

    數據有了，接下來得找到合適的算法。 DeepMind發現，目標注意代理（GOAT）可學習更通用的策略。

    具體來說，智慧體輸入包括第一視角的RGB圖像、本體感覺以及目標。經過初步處理後，生成中間輸出，傳遞給GOAT模組，會根據智慧體目前目標處理中間輸出的特定部分，邏輯分析目標。

    邏輯分析是指，每個遊戲可藉由一些方法，構建另一個遊戲，並限制策略的價值函數的最優值上限或下限。

    DeepMind提出一個問題：對每個智慧體，什麼樣的任務是最好的？換句話說，打怪升級時，什麼樣的關卡設置才讓玩家順利升級為「真」高手，而不是一刀9999？

    DeepMind的答案是，每個新任務都基於舊任務生成，「不會太難，也不會太容易」。其實恰好是讓人類學習時感覺「爽」的興奮點。

    訓練開始時，太難或太容易的任務可能會鼓勵早期學習，但會導致訓練後期的學習飽和或停滯。不要求智慧體某任務非常優秀，而是鼓勵終身學習，即不斷適應新任務。所謂太難、太容易是較模糊的描述。需要量化方法，在新任務和舊任務之間彈性連接。

    怎麼不讓智慧體做新任務時不適應而「暴死」？進化學習就提供很好的靈活性。總體來說，新任務和舊任務同時進行，且每個任務有多智慧體參與「競爭」。舊任務適應好的智慧體，會選拔到新任務繼續學習。

    新任務中，舊任務的優秀智慧體權重、瞬間任務分佈、超參數都會複製，參與新一輪「競爭」。除了舊任務的優秀智慧體，還有很多新人參與，這就引進隨機性、創新性、靈活性，不用擔心「暴死」問題。

    當然，因任務不斷生成、動態變化，一個任務可訓練不同長處的智慧體，並往不同方向演化（隨著智慧體相對性能和強健性進行）。最終每個智慧體都會形成擅長任務的集合，就像春秋戰國時期「百家爭鳴」。說打怪升級顯得格局小，簡直是模擬地球。

    DeepMind表示，「這種組合學習系統的特性是，不最佳化有界性能指標，而是更新定義的通用能力範圍，這使智慧體開放式學習，僅受環境空間和智慧體的神經網路表達能力的限制。」

    智慧初現

    最終這複雜「宇宙」升級、進化、分流的智慧體長成了什麼優秀物種？DeepMind說，智慧體有很明顯的零樣本學習能力，比如使用工具、合圍、數數、合作＋競爭等。

    來看具體例子。首先智慧體學會臨機應變。目標有三個：

    黑色金字塔放到黃色球體旁邊
    紫色球體放到黃色金字塔旁邊
    黑色金字塔放到橙色地板

    AI一開始找到一個黑色金字塔，想拿到橙色地板（目標3），但搬運過程瞄見黃色球體，瞬間改變主意，「我可以實現目標1啦」，將黑色金字塔放到黃色球體旁邊。

    第二個例子是，不會跳高，怎麼拿到高台上的紫色金字塔？智慧體需要想辦法突破障礙，取得高台上的紫色金字塔，高台周邊並沒有類似階梯、斜坡的路。

    因不會跳高，所以智慧體「掀桌子」，把周邊幾塊豎起來的板子弄倒。然後一塊黑色石板剛好倒在高台邊，「等等，這不就是我要的階梯嗎？」這過程是否體現了慧體的智慧，還無法肯定，可能只是一時幸運。關鍵還是，要看統計數據。

    經過5代訓練，智慧體在XLand的4千個獨立世界玩了約70萬個獨立遊戲，涉及340萬個獨立任務，最後一代每個智慧體都經歷2千億次訓練步驟。智慧體已能順利參與幾乎每個評估任務，除了少數即使人類也無法完成的任務。

    DeepMind的研究，或許一定程度體現「密集學習」重要性。也就是說，不僅資料量要大，任務量也要大。這也使得智慧體在類化能力有很好表現，如資料顯示，只需對一些新複雜任務進行30分鐘集中訓練，智慧體就可快速適應，而從頭開始用強化學習訓練的智慧體根本無法學習這些任務。

    往後我們也期待這「宇宙」更複雜和生機勃勃，AI經過不斷演化，不斷給我們帶來驚喜（細思極恐）的體驗。

    資料來源：https://technews.tw/2021/07/30/deepmind_xland/

  • 數學老師張旭

    導函數定義 在 數學老師張旭 Facebook 的精選貼文

    2021-07-25 22:09:11
    有 1 人按讚

    本週的播放清單如下

    週一：向量函數的積分
    週二：曲面分析與面積分
    週三：旋轉體分析
    週四：三變數函數的積分
    週五：向量函數的極限、連續與微分

    以下是可以許願的清單
    記得只能許願某個重點，不能直接許一整章
    若是有人許過你想許的主題
    可到 YT 許願
    youtube.com/post/UgxOAnbloHj78w6vjI14AaABCQ

    若是想買完整課程請到
    👉 https://www.changhsumath.cc

    【積分(前篇)】 　
    重點一 定積分直觀觀念
    重點二 奇偶函數的積分
    重點三 定積分正式定義
    重點四 積分運算性質
    重點五 微積分基本定理 I - 先微再積型
    重點六 不定積分與反導數
    重點七 雙曲函數
    重點八 微分表II
    重點九 四大積分基本方法之一：變數變換法
    重點十 四大積分基本方法之二：三角置換法
    重點十一 四大積分基本方法之三：分部積分法
    重點十二 積分表
    重點十三 四大積分基本方法之四：部分分式法

    【積分(後篇)】
    重點一 進階積分技巧：高次倍角三角函數積分
    重點二 特殊積分形式之其一：含絕對值的積分
    重點三 特殊積分形式之其二：含無窮的積分 (瑕積分)
    重點四 微積分基本定理 II - 先積再微型
    重點五 旋轉體積分

    【數列與級數】
    重點一 數列與數列的極限
    重點二 數列極限的運算性質
    重點三 數列連續化求極限法
    重點四 夾擠定理
    重點五 單調數列與有界數列
    重點六 級數
    重點七 級數的運算性質
    重點八 級數審斂法一：等比級數
    重點九 級數審斂法二：p-級數
    重點十 級數審斂法三：比較審斂法
    重點十一 級數審斂法四：極限比較審斂法
    重點十二 級數審斂法五：比值審斂法
    重點十三 級數審斂法六：根值審斂法
    重點十四 級數審斂法七：積分審斂法
    重點十五 級數審斂法八：交錯級數審斂法
    重點十六 絕對收斂和條件收斂
    重點十七 冪級數
    重點十八 冪級數的運算
    重點十九 泰勒級數與泰勒定理

    【多變數函數的微積分】
    重點一 多變數函數
    重點二 二變數函數的極限
    重點三 二變數函數極限特殊求法
    重點四 二變數函數極限運算定理
    重點五 二變數函數的連續
    重點六 二變數函數的偏微分
    重點七 高階偏微分
    重點八 偏微分運算律
    重點九 多變數函數的微分量 (全微分)
    重點十 方向導數
    重點十一 梯度與等高線
    重點十二 等值面與切平面
    重點十三 相對極值、絕對極值和鞍點
    重點十四 拉格朗日乘數法
    重點十五 二變數函數的積分：二重積分
    重點十六 二重積分的極座標轉換
    重點十七 二重積分的應用
    重點十八 三變數函數的積分：三重積分
    重點十九 柱座標與球座標
    重點二十 三重積分的應用

    【向量微積分】
    重點一 向量函數的定義
    重點二 向量函數的極限、連續與微分
    重點三 向量函數的積分
    重點四 曲線分析
    重點五 旋轉體分析
    重點六 向量場與保守場
    重點七 線積分
    重點八 微積分基本定理 for 線積分
    重點九 格林定理
    重點十 梯度、旋度、散度
    重點十一 曲面
    重點十二 曲面分析與面積分
    重點十三 散度定理
    重點十四 史托克定理

    以上就是能許願的清單
    統計到本周六晚上 10 點
    結果會在本周日晚上公告
    然後下周一至五晚上 6 點在我頻道限時首播

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