发简信
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深度模型的优化（1）：批标准化（Batch Normalization，BN）1 导入1.1 独立同分布 统计机器学习的经典假设：source domain和target domain的数据分布是一致的，也就是说，训练数...
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归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心化/零均值化 （Zero-centered）1 概念 归一化：１）把数据变成(０，１)或者（1,1）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快...
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损失函数（1）：交叉熵
1、自信息 定义：由克劳德·香农提出，是与概率空间中的单一事件或离散随机变量的值相关的信息量的量度。用信息的单位表示，例如bit（以2为底）、...
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Word Embedding: Word2Vec1. 导入 这是语言表示系列的第1篇，主要讲述了分布式表示里的Word2vec方法。该系列目前暂定有4篇语言的分布式表示（Distribut...
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喵喵学动态规划（待补完）
1. 导入 2. DP可解 确认一个问题是否DP可解是使用DP算法前最重要的一步。 2.1 相关概念 状态：内存中存储的变量构成了计算机...
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