CS231n(叁)——正则化与优化
CS231n课程第三讲笔记，梳理梯度下降与随机梯度下降（SGD）的基本形式，分析SGD在不同方向曲率差异、梯度为零与梯度噪声上的三个问题，并整理动量法（Momentum）与RMSProp等优化方法的核心公式。
《Attention Is All You Need》论文精读
精读《Attention Is All You Need》论文，全面拆解Transformer架构的编码器-解码器结构、缩放点积注意力、多头注意力、位置编码等核心组件，涵盖训练细节与实验结果。
6.3
测试：a + b = c ###
==6.3 图的矩阵表示==
矩阵是图的一种重要代数表示，它将图的拓扑结构转化为数值阵列，便于利用代数工具（如矩阵乘法、特征值）分析图的路径与连通性质。本节涵盖四种核心矩阵。
==🔷 6.3.1 无向图的关联矩阵==
定义：设无向图 G = ⟨V, E⟩，其中
V = {v1, v2, …, vn}，E = {e1, e2, …, em}。定义矩阵
M(G) = (mij)n × m，其中
mij
是顶点 vi
与边 ej
的关联次数（取值为 0, 1, 2）。
示例矩阵： $$
\Large
\left[
\begin{array}{c|rrrrr}
& e_1 & e_2 & e_3 & e_4 & e_5 \\
\hline
v_1 & 1 & 1 & 1 & 0 & 0 \\
v_2 & 0 & 1 & 1 & 1 &...
初始之作
这是测试段落 测试：a + b = c
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