- 墨勋工房雾中人什么时候上架
- 旷野之息神庙怎么过
- xash3dfwgs通关流程
- 如何评价JRPG《伊苏9》的游戏性和画面
- 如果没有百度，你还会玩《塞尔达传说》吗
- 塞尔达传说荒野之息出续作的话哪些地方需要
- 求推荐几款像素风格游戏的精品之作
- 游戏蜂窝《天堂2》iOS辅助使用教程
- 如何才能深度学习呢
墨勋工房雾中人什么时候上架
墨勋工房雾中人是一款高质量的RPG游戏，目前还没有确定的上架时间。游戏采用了精美的画风和深入的剧情，玩家扮演的角色需要在幻想世界中探索迷宫和挑战敌人。游戏推出之后，将会有许多玩家喜欢它的玩法和内涵。我们还需要等待开发团队的耐心奉献，相信他们会为我们带来一款十分美妙的游戏。最终让我们共同期待这款游戏的上线时间吧。
旷野之息神庙怎么过
在《塞尔达传说：旷野之息》中，神庙是一些难度较高的地方，需要玩家们通过各种谜题和挑战来获得进入下一间神庙的通行证。
xash3dfwgs通关流程
xash3dfwgs是一款第一人称射击游戏，通关流程主要包括三个阶段。
如何评价JRPG《伊苏9》的游戏性和画面
伊苏作为falcom的招牌系列，从1987年诞生到现在已经经过了32个年头。
数年前，国内代理商就引进过伊苏的好几作，游戏选为PC平台让不少国内玩家从很早就接触到这个系列，由于操作简单战斗爽快也受到了不少人的喜爱。然而随着主机市场更新换代，falcom近几年推出的伊苏系列作品都选在了PS平台上，伊苏也渐渐淡出了国内玩家的视野
2016年，falcom推出伊苏8：达娜的安魂曲，不管是战斗还是剧情方面都可以称为佳作，得到了不少好评，然而社长近藤季洋自己也在访谈说说过，用心做的作品销量却不如另一个系列高（这里用脚想都知道是说伊苏8销量没闪之轨迹好了）。
即便如此，falcom还是很努力地把这部良心作品再加优化，增加内容后搬上了PS4，一段时间后又由日本一负责做了switch版本。
而今年发售的伊苏9使用了监狱都市的主题，平时红发的亚特鲁——阿豆居然变成了黑发？新角色们设定为“怪人”，有着各种各样的能力，玩家在操控角色的时候可以根据特性利用角色特性探索更为广阔的区域。
本作由于设定原因给人的感觉比起之前伊苏系列注重战斗高于剧情的印象更偏向于着重剧情和战斗更加平衡，不管是支线还是主线都让人感觉到falcom已经越来越偏向于把伊苏作为剧情向作品。
说起来不同于之前一个个妹子见到阿豆就想委身于他，伊苏9的女孩子们倒是都比较像战友情。难道是之前falcom在闪4让妹子们个个想嫁黎恩结果被玩家狂喷后学乖了。而被玩家诟病的画面问题，目前伊苏9在城内会有一定程度的掉帧，不知道后续是否有所优化。
目前，falcom已经在今年2月发售伊苏9中文版，而伊苏系列是否能再一步进化呢？至少对笔者来说，这是一部非常值得入手，剧情画面俱佳的典型日式RPG游戏。
如果没有百度，你还会玩《塞尔达传说》吗
我告诉你，没有攻略我连一个地点都可能探索不到100%
塞尔达传说荒野之息出续作的话哪些地方需要
1布偶跳穿墙术吹哨跑等虽然增添更多乐趣，但毕竟是歪门邪道，该封堵就封堵
2家园可以扩展一下，比如院子里种的树和菜要是能收成什么的
3海底世界，有个视频内容是某君通过一个bug操作把视角转到了水下，发现水下别有洞天～也就是说老任是准备做水下世界滴
4之前有过一次把一块石板用时间静止器掀开了，然后被怪物打死，死的位置刚好在石板被掀走前的位置，然后复活后很尴尬的人卡在石板下面了～静止器和攻击都不能朝天，走还走不出去，只好读取更早一点的记录重打了
基本上再想给这个游戏挑毛病有点难～这是我玩过最对胃口的游戏了
求推荐几款像素风格游戏的精品之作
这里是喜爱游戏的小白
像素游戏是指基于当今的技术水平，依然用像素风格来处理图像，强调清晰的轮廓、明快的色彩，用各种颗粒像素组成独特画面风格。像素是一种独特的怀旧画风，就像Q版造型或是涂鸦风格的游戏一样，并且像素并不代表着游戏画面差或者质量不行，而是一种独特的风格，近些年像素风格的游戏还是比较火的，那么今天小白就来推荐几款非常好玩并且冷门的像素风格游戏给大家～
《女巫》
《女巫(Noita)》是一款由Petri Purho制作并发行的动作冒险类游戏，作为一款包含rogue要素的游戏。这是一款非常魔性的魔法构造游戏，玩家需要操作一名法师进行地牢探险。为什么强调魔法构造呢？因为游戏中的魔法过于强大了，强大到用毁天灭地来形容都不为过，一个魔法全屏清场都是可以的，当然，你是首当其冲要直面这些巨大威力魔法的人，一个不小心就自爆而亡简直是常事。另外就是游戏超级厉害的物理引擎了，游戏中所有物体都能够被破坏，这里的物体不是泛指那些道具啊；树木啊，而是所有的一切，包括你脚下的地面，你头顶的岩石，一切的一切都能够被你夷为平地，这样的设定着实令人震惊。
《像素忍者：九魔狩》
《像素忍者：九魔狩(Pixel Shinobi Nine demons of Mamoru)》是由Pixel Shinobi Nine demons of Mamoru制作的一款动作冒险类游戏。这是一款像素风格的横版过关游戏，游戏的玩法非常简单，每关就是要消灭关卡内所有的敌人。而玩家可以选择潜行偷袭或者正面硬钢，使用不同的武器来消灭敌人，当然作为一名忍者偷袭总是要比正面硬钢来的爽快，背部偷袭还能触发各种血腥的处决效果，肢解敌人好不快哉。值得一说的是游戏的画面，虽然像素画质，但是在表现力方面丝毫不差，各种动态的环境，随风摆动的草丛，可以破坏的场景，还有各式各样的陷阱，都极具动感，给人的感觉相当不错。
《经典迷宫回归：这是战国》
《经典迷宫回归：这是战国（Cladun Returns: This is Sengoku!）》是一款由Nippon Ichi Software, Inc.开发、NIS America, Inc.发行的角色扮演游戏。这是一款像素风格的ARPG游戏，游戏的主要玩法就是大家都喜欢的“刷刷刷”啦，玩家要不断的进入迷宫进行挑战，打怪，开宝箱，。游戏提供了多大七种职业角色供玩家选择，大量不同类型的武器，每种武器从攻击到用途都不相同。装备除了打怪可以爆，开宝箱可以爆，也可以通过商店购买，自己也可以进行制造，可以说是获取多多。随机属性的武器让游戏可玩性很高，不仅如此，武器还可以被强化，但是需要使用武器进行杀敌得到点数才可以，每把武器的点数单独计算。这就让玩家更换武器的成本变得很高，刷出一把基础属性好的白板装备反而会犹豫是不是要换掉手中的高级武器了。
以上就是小白这次带来的几款比较精品的像素风格游戏啦～
这里是喜爱游戏的小白，欢迎大家关注小白，小白会推荐好玩的游戏给大家哦～
游戏蜂窝《天堂2》iOS辅助使用教程
16.6万 浏览 66 回答如何才能深度学习呢
在今年的 ICML 上，深度学习理论成为最大的主题之一。会议第一天，Sanjeev Arora 就展开了关于深度学习理论理解的教程，并从四个方面分析了关于该领域的研究：非凸优化、超参数和泛化、深度的意义以及生成模型。
2017 年 12 月 NIPS 的 Test-of-Time Award 颁奖典礼上，Ali Rahimi 这样呼吁人们加深对深度学习的理解：
我希望生活在这样的一个世界，它的系统是建立在严谨可靠而且可证实的知识之上，而非炼金术。[……] 简单的实验和定理是帮助理解复杂大现象的基石。
Ali 的目标不是解散各个领域，而是「展开对话」。这个目标已经实现了，但对于目前的深度学习应被视为炼金术还是工程或科学，人们仍存在分歧。
7 个月后，在斯德哥尔摩举行的国际机器学习会议 (ICML) 上，机器学习社区又聚焦了这个问题。此次大会与会者有 5000 多名，并累计发表论文 629 篇，这是基础机器学习研究的「年度大戏」。而深度学习理论已成为此次会议的最大主题之一。
会议第一天，最大的房间里就挤满了机器学习相关人员，他们准备聆听 Sanjeev Arora 关于深度学习理论理解的教程。这位普林斯顿大学计算机科学教授在演讲中总结了目前的深度学习理论研究领域，并将其分成四类：
非凸优化：如何理解与深度神经网络相关的高度非凸损失函数？为什么随机梯度下降收敛？
超参数和泛化：在经典统计理论中，为什么泛化依赖于参数的数量而非深度学习？存在其它较好的泛化方法吗？
深度的意义：深度如何帮助神经网络收敛？深度和泛化之间的联系是什么？
生成模型：为什么生成对抗网络（GAN）效果非常好？有什么理论特性能使模型稳定或者避免模式崩溃？
在这一系列的文章中，我们将根据最新的论文（尤其是 ICML2018 的论文），帮助大家直观理解这四个方面。
第一篇文章将重点讨论深度网络的非凸优化问题。
我敢打赌，你们很多人都曾尝试过训练自己的「深度网络」，结果却因为无法让它发挥作用而陷入自我怀疑。这不是你的错。我认为都是梯度下降的错。
Ali Rahimi 在 NIPS 演讲中曾说，随机梯度下降 (SGD) 的确是深度学习的基石，它应该解决高度非凸优化问题。理解它何时起作用，以及为什么起作用，是我们在深度学习的基本理论中一定会提出的最基本问题之一。具体来说，对于深度神经网络的非凸优化研究可以分为两个问题：
损失函数是什么样的？
SGD 为什么收敛？
如果让你想象一个全局最小值，很可能你脑海中出现的第一幅图是这样的：
二维世界中的全局最小值附近，函数是严格凸的（这意味着 hessian 矩阵的两个特征值都是正数）。但在一个有着数十亿参数的世界里，就像在深度学习中，全局最小值附近的方向都不平坦的可能性有多大？或者 hessian 中一个为零（或近似为零）的特征值都没有的概率有多大？
Sanjeev Arora 在教程中写的第一个评论是：损失函数的可能方向数量会随着维度的增长呈指数增长。
直观上看，全局最小值似乎不是一个点而是一个连接管（connected manifold）。这意味着如果找到了全局最小值，你就能够穿过一条平坦的路径，在这条道路上，所有的点都是最小值。海德堡大学的一个研究团队在论文《Essentially No Barriers in Neural Network Energy Landscape》中证明了这一点。他们提出了一个更常规的说法，即任何两个全局最小值都可以通过一条平坦的路径连接。
在 MNIST 上的 CNN 或在 PTB 上的 RNN 已经是这样的情况，但是该项研究将这种认知扩展到了在更高级的数据集（CIFAR10 和 CIFAR100）上训练的更大网络（一些 DenseNet 和 ResNet）上。为了找到这条路径，他们使用了一种来自分子统计力学的启发式方法，叫做 AutoNEB。其思想是在两个极小值之间创建一个初始路径（例如线性），并在该路径上设置中心点。然后迭代地调整中心点的位置，以最小化每个中心点的损失，并确保中心点之间的距离保持不变（通过用弹簧建模中心点之间的空间）。
虽然他们没有从理论上证明这个结果，但他们对为什么存在这样的路径给出了一些直观的解释：
如果我们扰乱单个参数，比如添加一个小常数，然后让其它部分去自适应这种变化，仍然可以使损失最小化。因此可以认为，通过微调，无数其它参数可以「弥补」强加在一个参数上的改变。
因此，本文的结果可以帮助我们通过超参数化和高维空间，以不同的看待极小值。
通俗来说，当考虑神经网络的损失函数时，你应该牢记一个给定的点周围可能有非常多的方向。由此得出另一个结论，鞍点肯定比局部最小值多得多：在给定的关键点上，在数十亿个可能的方向中，很可能会找到一个向下的方向（如果不是在全局最小值上）。这种认知在 NIPS 2014 年发表的论文《Identifying and attacking the saddle point problem in high-dimensional non-convex optimization》中被严格规范化，并得到了实证证明。
为什么 SGD 收敛（或不收敛）？
深度神经网络优化的第二个重要问题与 SGD 的收敛性有关。虽然这种算法长期以来被看做是一种快速的近似版梯度下降，但我们现在可以证明 SGD 实际上收敛于更好、更一般的最小值。但我们能否将其规范化并定量地解释 SGD 脱离局部极小值或鞍点的能力？
SGD 修改了损失函数
论文《An Alternative View: When Does SGD Escape Local Minima?》表明，实施 SGD 相当于在卷积（所以平滑）的损失函数上进行常规梯度下降。根据这一观点并在某些假设下，他们证明了 SGD 将设法脱离局部最小值，并收敛到全局最小值附近的一个小区域。
SGD 由随机微分方程控制
连续 SGD 彻底改变了我对这个算法的看法。在 ICML 2018 关于非凸优化的研讨会上，Yoshua Bengio 在他关于随机梯度下降、平滑和泛化的演讲中提出了这个想法。SGD 不是在损失函数上移动一个点，而是一片点云或者说一个分布。
幻灯片摘自 Y. Bengio 在 ICML 2018 发表的演讲。他提出用分布（或点云）代替点来看待 SGD。
这个点云的大小（即相关分布的方差）与 learning_rate / batch_size 因子成正比。Pratik Chaudhari 和 Stefano Soatto 在论文《Stochastic gradient descent performs variational inference, converges to limit cycles for deep networks》中证明了这一点。这个公式非常直观：较低的 batch size 意味着梯度非常混乱（因为要在数据集一个非常小的子集上计算），高学习率意味着步骤混乱。
将 SGD 视为随时间变化的分布可以得出：控制下降的方程现在是随机偏微分方程。更准确地说，在某些假设下，论文表明控制方程实际上是一个 Fokker-Planck 方程。
幻灯片摘自 P. Chaudhari 和 S. Soatto 在 ICML 2018 发表的演讲——《High-dimensional Geometry and Dynamics of Stochastic Gradient Descent for Deep Networks》。他们展示了如何从离散系统过渡到 Fokker-Plank 方程所描述的连续系统。
在统计物理学中，这种类型的方程描述了暴露在曳力 (使分布推移，即改变平均值) 和随机力 (使分布扩散，即增加方差) 下的粒子的演化。在 SGD 中，曳力由真实梯度建模，而随机力则对应算法的内在噪声。正如上面的幻灯片所示，扩散项与温度项 T = 1 /β= learning_rate /(2 * batch_size) 成正比，这再次显示了该比值的重要性！
Fokker-Planck 方程下分布的演化。它向左漂移，随时间扩散。图源：维基百科
通过这个框架，Chaudhari 和 Soatto 证明了我们的分布将单调地收敛于某个稳定的分布（从 KL 散度的意义来说）：
Pratik Chaudhari 和 Stefano Soatto 论文的一个主要定理，证明了分布的单调会收敛到稳定状态（在 KL 散度意义中）。第二个方程表明，使 F 最小化相当于最小化某个潜在的ϕ以及扩大熵的分布（温度 1 /β控制的权衡）。
在上面的定理中有几个有趣的观点：
SGD 最小化的函数可以写成两项之和（Eq. 11）：潜在Φ和熵的分布。温度 1 /β控制这两项的权衡。
潜在Φ只取决于数据和网络的架构（而非优化过程）。如果它等于损失函数，SGD 将收敛到全局最小值。然而, 本文表明这种情况比较少见。而如果知道Φ与损失函数的距离，你将可以知道 SGD 收敛的概率。
最终分布的熵取决于 learning_rate/batch_size（温度）的比例。直观上看，熵与分布的大小有关，而高温会导致分布具有更大的方差，这意味着一个平坦的极小值。平坦极小值的泛化能力更好，这与高学习率和低 batch size 能得到更优最小值的经验是一致的。
因此，将 SGD 看作是一个随时间变化的分布表明，在收敛性和泛化方面，learning_rate/batch_size 比每个独立的超参数更有意义。此外，它还引入了与收敛相关的网络潜力，为架构搜索提供了一个很好的度量。
探索深度学习理论的过程可以分为两部分：首先，通过简单的模型和实验，建立起关于深度学习理论如何及其为什么起作用的认知，然后将这些理念以数学形式呈现，以帮助我们解释当前的结论并得到新的结果。
在第一篇文章中，我们试图传达更多关于神经网络高维损失函数和 SGD 解说的直观认知，同时表明新的形式主义正在建立，目的是建立一个关于深层神经网络优化的真正数学理论。
然而，虽然非凸优化是深度学习的基石并且拥有大量的层数和参数，但它取得的成功大部分源于其优秀的泛化能力。这将是下一篇文章将分享的内容。
Sanjeev Arora：印度裔美国理论计算机科学家，他以研究概率可检验证明，尤其是PCP定理而闻名。研究兴趣包括计算复杂度理论、计算随机性、概率可检验证明等。他于2018年2月被推选为美国国家科学院院士，目前是普林斯顿大学计算机科学系教授。
