雷锋网 AI 科技评论按：不管是一般的编程还是机器学习，凡是计算机中的数据都是以一定的数据格式表示的。但有些情况下数据格式会带来明显的限制，造成计算结果的异常。

不过在 OpenAI 的研究人员们看来，这种“计算结果的异常”可以成为给神经网络带来新的可能性的落脚点。在这篇博文中，他们就介绍了一种异常的来源以及如何运用，还取得了不错的效果。雷锋网 AI 科技评论把文章编译如下。

之前已经有证据表明，深度线性网络如果用浮点数值运算实现的话，结果是不完全线性的，会展现出一些非线性的计算特点。在这项研究中，OpenAI的研究人员们使用了进化计算的策略，在线性网络中找到带来非线性特点的参数，希望能够帮助一些疑难问题。

一、前言

归一化技术的改进是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)中众多改进的一种，本文介绍常用于当前GAN中的像素归一化(Pixel normalization，或称为像素规范化)和频谱归一化(Spectral normalization，或称频谱规范化)，在高清图片生成中，这两种归一化技术得到了广泛使用，最后使用Tensorflow2实现像素归一化和频谱归一化。

关键词：

数学库中包含许多有用的数学函数。math.h头文件提供这些函数的原型。表16.2中列出了一些声明在math.h中的函数。注意，函数中涉及的角度都以弧度为单位（1弧度=180/π=57.296度）。参考资料V“新增C99和C11标准的ANSI C库”列出了C99和C11标准的所有函数。

1 三角问题

Google发布的TabNet是一种针对于表格数据的神经网络，它通过类似于加性模型的顺序注意力机制（sequential attention mechanism）实现了instance-wise的特征选择，还通过encoder-decoder框架实现了自监督学习。

表格数据是日常中用到的最多的数据类型。例如信用卡的欺诈检测：我们提取交易、身份、产品和网络属性（并将它们放入一个大的特征表中，不同的机器学习模型可以轻松地使用这些特征进行训练和推理。基于决策树的模型（例如随机森林或 XGBoost）是处理表格数据的首选算法，因为它们的性能、可解释性、训练速度和鲁棒性都是目前最好的。

SMU: smooth activation function for deep networks using smoothing maximum technique

1.介绍

尽管ReLU有一些严重的缺点，但由于其简单性，ReLU成为深度学习中最常见的选择。本文在已知激活函数Leaky ReLU近似的基础上，提出了一种新的激活函数，称之为Smooth Maximum Unit(SMU)。用SMU替换ReLU，ShuffleNet V2模型在CIFAR100数据集上得到了6.22%的提升。

TensorFlow中关于张量的运算主要有：数学运算，矢量运算及矩阵运算，另外在实际的张量运算过程中，支也支持与numpy的广播特性，不同维度的张量之间往往存在这低维张量向高维张量进行广播的现象，这也称之为张量的广播机制。本文主要从数学运算、矢量运算、矩阵运算三个方面介绍张量运算相关的内容，最后我们在大致了解以下张量的广播机制。

一、数学运算

在凝聚态物理和量子力学中，电子-电子相互作用是影响材料性质的关键因素之一。电子之间的库伦排斥力可以显著影响电子的运动和材料的电子结构。然而，材料中的电子并非独立存在，而是会通过相互作用产生屏蔽效应，从而减弱实际感受到的库伦排斥力。屏蔽效应（Screening Effect）在金属、半导体、绝缘体等各种材料中都起到重要作用，它是理解导电性、能带结构以及许多物理现象的基础。本文将详细论述电子-电子相互作用的屏蔽效应，包括其物理机制、数学描述、在不同材料中的表现及其在凝聚态物理中的重要应用。