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最近在做本科毕设，查了好多好多文献，不过都木有按照具体格式来写，但这两天临近中期检查，不得不整理一下咯

但，论文要求里的参考文献格式就很麻烦，国内的倒还好，知网或维普搜一下直接导出后稍作修改就好了，但国外的论文所提供的 cite 与要求的格式相差很多，特别是会议论文，居然还需要填写会议地址，这我哪里知道嘛(⇀‸↼‶)

所幸我搜到了 ref1，解决了我的燃眉之急ヾ(≧∇≦*)ゝ，这里我先转载一下其内容，并进行部分补充

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最近在 DL 的学习方向上稍有迷茫，毕竟有那么多学习的方向嘛。前两天突然翻出来一张猫猫十年前的照片，但分辨率实在太低啦（240 * 320），就想尝试一下超分辨率相关模型，发现最近超分辨率也在用 GAN 啦，所以，就尝试了解一下～

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随着深度学习的快速发展，传统神经网络结构的弊端也日益凸显，无论是 $CNN$ 还是 $RNN$ ，处理的数据仅限于欧式空间，而对于拓扑结构的数据就手足无措了，然而我们我们生活的世界更多的数据还是拓扑结构数据，至于表示拓扑结构的最好方法，非图莫属了，那么如何利用图的结构进行学习呢，下面让我们一探 $GCN$ 的究竟

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本地设备的配置大大限制了炼丹的效率，如果有一个合适的服务器的话，如何配置能最方便地进行炼丹呢？

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Maxout 是 Goodfellow 在 2013 年提出的一个新的激活函数，相比于其它的激活函数，Maxout 本身是需要参数的，参数可以通过网络的反向传播得到学习，相应地，它比其它激活函数有着更好的性能，理论上可以拟合任意凸函数，进而使得网络取得更好的性能

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虽然说 TensorFlow V2 比 V1 易用性提高了很多，但杂乱的 API 还是让人抓狂，特别是 Keras 中有着多种多样的模型实现方式（最简单的 Sequential、最灵活的 Functional、最规整的 SubClass）以及训练方式（fit 和自己写训练循环），fit 过于封装，有时候想加点东西都挺麻烦，而自己写循环又怕效率较低，也可能会忽略点什么，果不其然，最近又发现了训练状态的设置问题，于是它差点又把我推向了 PyTorch 的怀抱