伴随方法是 Neural-ODE 中十分重要的一个方法，它让一个计算量复杂到基本无法求解的问题变得有可能。在神经网络中嵌套线性方程或者非线性方程也会遇到同样的问题
今天来思考一下这道题，小明喜欢打网球，有一天他爹对他说：如果你在三盘中连赢 2 盘，就奖励你一辆车。具体的规则是，小明以他爹和俱乐部冠军为对手，但不能连续选择一个人 2 次。小明在这个情况下如何选择才能够赢得一辆车？
1. 期望函数 f(x)f(x)f(x) 关于分布（概率） P(x)P(x)P(x) 的期望或者期望值可表示为：对于离散型随机变量： Ex∼P[f(x)]=∑xP(x)f(x)Ex∼P[f(x)]=∑xP(x)f(x)\mathbb{E}_{x \sim P}[f(x)]=\sum_{x}P(x)f(x) 对于连续型随机变量： Ex∼p[f(x)]=∫p(x)f(x)dxEx∼p...
第二章 机器学习概述习题 2-1 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题
给定两个矩阵A=(aij)m×nA=(aij)m×nA=\begin{pmatrix} a_{ij}\end{pmatrix}_{m \times n}
目录1/ 欧拉法（Euler Method）[^2]2/ 龙格-库塔法（Runge-Kutta Method）2.1/ 四阶 Runge-Kutta 方法2.2/ Runge-Kutta 的一般形式参考常微分方程组的求解比较麻烦，通常在计算机上使用数值计算的方式去进行。假设一阶常微分方程组（ODEs
Zygote 是 Julia 上一个实现自动微分、自动求导的包，其中 @adjoint 宏是 Zygote 接口的一个重要组成部分。
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