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word2vec1. 萬物可嵌入： embeddings本質(zhì)反映了一種狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率，所以任何離散岔擂、會(huì)同時(shí)出現(xiàn)的模式都可以用嵌入后預(yù)測(cè)的方法解決睬辐。 2. 為什么...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值初始化
1. 為什么權(quán)值初始化是個(gè)問題？ 反向傳播算法中症汹，費(fèi)用函數(shù)對(duì)于權(quán)值矩陣的梯度決定了更新的速率： 如果要避免梯度消失硫朦，首先即某一層的激活函數(shù)輸出值...
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卷積以上來自知乎：通俗理解卷積[https://www.zhihu.com/question/22298352]，本人尊重版權(quán)背镇，僅作為筆記用 卷積就...
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正則化之參數(shù)懲罰
在線性模型中咬展，為了預(yù)防overfitting過度擬合，添加了懲罰項(xiàng) 但是為何要加入這一懲罰項(xiàng)令人困惑瞒斩。 預(yù)防過擬合這個(gè)答案給出了解釋： 當(dāng)過擬合...
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反向傳播算法吳恩達(dá)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程里破婆，反向傳播算法最難理解的是反向傳播階段怎樣調(diào)整各層次的權(quán)值，費(fèi)用函數(shù)的雙層求和符號(hào)令人無限頭大济瓢，于是費(fèi)用函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)就更難證...