在深度学习中，Lipschitz continuity常用于约束学习函数的形状，从而起到正则化的作用。那么，该约束的有效性和实现方式是什么？

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空间认知在认知科学以及其他相关学科中用于表示对空间内容的思考，例如：环境中物体的位置或物体的形状。鉴于世界本质上是空间的，该术语还涵盖了各种异质心理活动。一个关于空间思维的实用区分是：导航相关认知和以对象为中心的认知。每种认知都需要环境或对象的表征，以及被表征信息的内在变化的表示。导航涉及寻找世界各地的路线以收集食物和饮料、寻找社交伙伴、避开危险并返回家园，这是所有移动生物生存的先决条件。为了找到路，需要环境特征(非自我中心的框架: allocentric framework)和自我运动(惯性导航: inertial navigation)相对位置的表示。以对象为中心的认知涉及表征物体的形状和结构，并预测它们在物理或心理转变（例如旋转、切割或折叠）后的外观。以对象为中心的思维与工具的发明和使用密切相关，并且可能比导航更专属于人类的认知活动，尽管在灵长类动物和鸦科动物中也有使用工具的记录。

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基于能量的模型通常为以$e$为底的指数函数，这是什么原因呢？

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深度学习中反向传播算法利用导数优化网络权重，因此理解矩阵求导会对其理论会有茅塞顿开的感受。然而，由于矩阵乘法无交换性等因素，造成求导法则不一定一直起作用。

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一个范数是实数或复数向量空间到非负实数映射的函数，有点像与坐标原点的距离。

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Fr'echet Inception Distance是一种利用Fr'echet Distance计算生成图片与真实图片相似度的度量工具。

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