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  • About Loss Function All You Need

    損失函數(shù) namemeaningcost function成本函數(shù)是模型預(yù)測(cè)的值與實(shí)際值之間的誤差的度量,成本函數(shù)是整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的平均損失窑邦。l...

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    About Activation Function All You Need

    激活函數(shù) 激活函數(shù)的意義:激活函數(shù)為層與層之間增加非線性連接蒿秦,增加模型的復(fù)雜性囤屹,如果層之間沒(méi)有非線性贷屎,那么即使很深的層堆疊也等同于單個(gè)層例如連接...

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    BiLSTM+CRF原理及代碼分析

    CRF基礎(chǔ) CRF是無(wú)向圖模型轧叽,通過(guò)對(duì)MEMM進(jìn)行改進(jìn)勺疼,不直接計(jì)算狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移概率碌宴,而是計(jì)算最大團(tuán)勢(shì)函數(shù)的乘積所得的歸一化后的分值忌怎,如果要計(jì)算概...

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    HMM-EM算法估計(jì)參數(shù)實(shí)現(xiàn)

    Learning Problem: HMM Training Learning Problem: , D是訓(xùn)練數(shù)據(jù) HMM的訓(xùn)練過(guò)程需要使用Fo...

  • 藥物領(lǐng)域中深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用

    前言 深度學(xué)習(xí)算法在很多領(lǐng)域已經(jīng)可以成功落地籍滴,并且效果很好,例如以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例榴啸,該算法以及衍生的系列算法在圖像處理領(lǐng)域效果甚佳孽惰,例如圖像分類...

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    HMM-Forward/Backward算法實(shí)現(xiàn)

    M 個(gè)隱狀態(tài) - 長(zhǎng)度為T的觀測(cè)序列 - 轉(zhuǎn)移矩陣 - 發(fā)射矩陣 - 初始概率分布 - Evaluation Problem 給定 , 其中 方...

  • centos 7修改密鑰登陸為密碼登錄

    1、需要用pem文件連接到centos系統(tǒng)中鸥印,xshell 使用pem文件登錄:http://blog.csdn.net/gsying1474/...

  • Exploratory Data Analysis

    參考鏈接: 中文鏈接http://www.reibang.com/p/9325c9f88ee6https://zhuanlan.zhihu.c...

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個(gè)人Github主頁(yè):https://github.com/deepbiolab
專注于AI for Science 領(lǐng)域
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