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word2vec1. 萬物可嵌入： embeddings本質反映了一種狀態(tài)轉移的概率抵屿，所以任何離散捅位、會同時出現(xiàn)的模式都可以用嵌入后預測的方法解決轧葛。 2. 為什么...
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神經網(wǎng)絡權值初始化
1. 為什么權值初始化是個問題绿渣？ 反向傳播算法中朝群，費用函數(shù)對于權值矩陣的梯度決定了更新的速率： 如果要避免梯度消失中符，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]誉帅，本人尊重版權淀散，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，為了預防overfitting過度擬合档插，添加了懲罰項 但是為何要加入這一懲罰項令人困惑慢蜓。 預防過擬合這個答案給出了解釋： 當過擬合...
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反向傳播算法吳恩達神經網(wǎng)絡課程里郭膛，反向傳播算法最難理解的是反向傳播階段怎樣調整各層次的權值晨抡，費用函數(shù)的雙層求和符號令人無限頭大，于是費用函數(shù)的偏導數(shù)就更難證...