这个看你的预处理啦
Glove 原理详细解读本文主要对《GloVe: Global Vectors for Word Representation》进行解读。 尽管word2vector在学习词与词间的关系上有了大进步...
IP属地：宁夏
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你是指初始化吗？
Glove 原理详细解读
本文主要对《GloVe: Global Vectors for Word Representation》进行解读。 尽管word2vector在学习词与词间的关系上有了大进步...
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@熊_bear 不一样
Glove 原理详细解读
本文主要对《GloVe: Global Vectors for Word Representation》进行解读。 尽管word2vector在学习词与词间的关系上有了大进步...
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感谢你的赞同
Word2vec原理详细解读
0. 预备知识 Softmax函数： 哈夫曼树(Huffman Tree) 1.Skip-gram 从图1可以看出Skip-gram就是用当前中心词(banking)预测...
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特征值分解和奇异值分解1.特征值分解 特征值和特征向量的定义如下： 其中A是一个 n×n 的矩阵，x 是一个 n 维向量，则我们说λ是矩阵 A 的一个特征值， 而 x 是矩阵 A 的特征值λ所对应...
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梯度下降和牛顿法
这里主要讨论梯度下降法和牛顿法的原理 1.梯度下降法 形式：，其中为损失函数，为模型参数 下面将推导这一形式的由来. 首先，需要用到多元函数的一级泰勒展开式： 如果忽略高阶无...
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卷积神经网络的反向传播1.DNN的反向传播 首先回顾深度神经网络（DNN）的反向传播 forward： Loss Function: backward: w的梯度： b的梯度： 令： 已知，推导上...
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叉乘就是外积哇
矩阵和向量的乘法---点乘、叉乘、内积、外积、数乘、哈达玛积、克罗内克积
向量的数乘：用一个数乘以向量中的每个元素 向量的内积：等于对应位置相乘再相加，两个向量的内积的结果是变成一个标量（也叫点乘） 向量的外积：叉乘的运算结果是一个向量而不是一个标...
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BatchNormalization和LayerNormalization神经网络中有各种归一化算法：Batch Normalization (BN)、Layer Normalization (LN)、Instance Normalization ...
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logistic 回归基本理论 logistic回归的总体思路：线性回归→(激活函数)→线性分类 激活函数即sigmoid函数，即 logistic回归模型表达式： logistic回归模型只做二...
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向量的范数
向量的范数是一个标量范数为： 特别地： 0范数为向量中非零元素的个数 1范数为向量元素的绝对值相加 2范数为向量元素的平方和再开方，即高中数学中向量的模 机器学习中的L2惩罚...
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矩阵和向量的乘法---点乘、叉乘、内积、外积、数乘、哈达玛积、克罗内克积向量的数乘：用一个数乘以向量中的每个元素 向量的内积：等于对应位置相乘再相加，两个向量的内积的结果是变成一个标量（也叫点乘） 向量的外积：叉乘的运算结果是一个向量而不是一个标...
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期待更新
感知器
感知器(Perceptron)1957年提出，是一种广泛使用的线性分类器。感知器可谓是最简单的人工神经网络，只有一个神经元。 1. 概述 感知器是对生物神经元的简单数学模拟，...
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跪求开源数据
深度学习中的多任务学习(Multi-task learning)——keras实现
多任务学习(Multi-task learning)简介 多任务学习(Multi-task learning)是迁移学习（Transfer Learning）的一种，而迁移学...
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有没有人在文本加载的时候遇到 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 12423: invalid start byte
我是windows 的python3.5《Keras 实现 LSTM》笔记
原文地址：Keras 实现 LSTM 本文在原文的基础上添加了一些注释、运行结果和修改了少量的代码。 1. 介绍 LSTM(Long Short Term Memory)是一...
