2020年第36周，3h，学习手工实现CBOW模型

记录自己的成长，为了督促自己，也为了帮助别人。
我将活出专注的人生，因为这是最好的选择。
科研学习的标杆：我将获得国奖，拿到美国大学的博士offer；每天的深度工作时间在12h
不是日程安排，是对完成工作以及深度工作时间的记录
努力成为优秀的人，成为可信度高的人，只有成为这样的人，才能通过写作、演讲等形式最大化自己的影响力
标题：周数，深度工作时间，当周的主要任务
每日的深度工作时间（科研学习）

周一，1.5h
上午：1h。学习和理解随机梯度下降算法。
下午：0h。
晚上：0.5h。整理TKDE’16论文参数学习算法的公式推导

周二，0h
上午：0h。
下午：0h。
晚上：0h。

周三，1.5h
上午：0.5h。准备实现基于Hierarchical Softmax的CBOW模型，但是只找到了一个直接计算Softmax的Skip Gram模型的代码，虽然是仅用numpy实现的无框架基础代码。
下午：0.5h。在学习过程中，无法理解随机梯度下降的Error的反向传播中导数的计算（涉及外积运算），和Loss的计算（和Erro计算感觉差别很大，和预期似乎不一致）。
晚上：0.5h。由于暂时被问题困住，又尝试寻找其它教程，寻求突破。

周四，0h

周五，0h

周六，0h

周日，0h