大家好诈火，我是IT修真院深圳分院第01期學(xué)員枪狂，一枚正直善良的web程序員斜做。 今天給大家分享一下，修真院官網(wǎng) CSS任務(wù)中可能會使用到的知識點： 什么時候用padding什么時候...
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什么是margin 什么是padding
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Lecture 12 可視化和理解CNN本課重點 特征可視化 DeepDream 風(fēng)格遷移 1 特征可視化 之前一直把CNN當(dāng)做黑盒子處理，那么其工作原理是什么樣的呢？每一層都在尋找哪些內(nèi)容？中間層的作用是什么盖呼？以...
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論文筆記之node2vec: Scalable Feature Learning for Networksnode2vec: Scalable Feature Learning for Networks 直接上圖』海可以看到在network中有兩個community几晤，u和s1屬于同...
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交替最小二乘法(Alternating Least Squares, ALS)
交替最小二乘法(Alternating Least Squares, ALS) 背景知識 顯式數(shù)據(jù)與隱式數(shù)據(jù)(Explicit data and implicit data)...
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什么是 Dropout為了應(yīng)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很容易過擬合的問題，2014年 Hinton 提出了一個神器植阴，**Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networ...
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交叉熵?fù)p失函數(shù)轉(zhuǎn)自簡單的交叉熵?fù)p失函數(shù)蟹瘾，你真的懂了嗎？說起交叉熵?fù)p失函數(shù)「Cross Entropy Loss」墙贱，腦海中立馬浮現(xiàn)出它的公式： 1. 交叉熵?fù)p失函數(shù)的數(shù)學(xué)原理 我們知道热芹，在二...
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交叉熵?fù)p失函數(shù)交叉熵代價函數(shù)（Cross-entropy cost function）是用來衡量人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的預(yù)測值與實際值的一種方式。與二次代價函數(shù)相比惨撇，它能更有效地促進(jìn)ANN...
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多標(biāo)簽分類與BCEloss什么是多標(biāo)簽分類 學(xué)習(xí)過機器學(xué)習(xí)的你伊脓，也許對分類問題很熟悉。比如下圖： 圖片中是否包含房子魁衙？你的回答就是有或者沒有报腔，這就是一個典型的二分類問題。 同樣剖淀，是這幅照片纯蛾，問題變成了...
