摘要： 层次结构是一种重要的复杂网络性质。这篇文章给出了层次结构的精确定义，给出了一个在随机图里面生成任意层次结构的概率模型，并给出了从真实世界的复杂网络中推断出层次结构的统计方法。（定义，模型和推断方法）；最后，使用推断出来的概率模型，生成更多的网络数据（null model），用于对网络的元素（顶点，边）进行注释和假设检验的方法。 阅读全文

摘要： keras是一种非常优秀的深度学习框架，其具有较好的易用性，可扩展性。keras的接口设计非常优雅，使用起来非常方便。在这里，我将仿照keras的接口，设计出可扩展的多层感知机模型，并在多维奇偶校验数据上进行测试 阅读全文

摘要： 常见优化算法实现 这里实现的主要算法有： 一维搜索方法： 黄金分割法 二次差值法 多维搜索算法 最速下降法 partan加速的最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 拟牛顿法 使用函数表示一个用于优化的目标，包括其梯度函数和hessian矩阵函数 拟牛顿法 一维搜索的二次差值方法 python def qu 阅读全文

摘要： 生成多维高斯分布随机样本 生成多维高斯分布所需要的均值向量和方差矩阵 这里使用numpy中的多变量正太分布随机样本生成函数，按照要求设置均值向量和协方差矩阵。以下设置两个辅助函数，用于指定随机变量维度，生成相应的均值向量和协方差矩阵。 均值向量生成函数 输入： n：指定随机样本的维度 输出： m1, 阅读全文