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    word2vec

    1. 萬物可嵌入: embeddings本質(zhì)反映了一種狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率,所以任何離散诚啃、會同時出現(xiàn)的模式都可以用嵌入后預(yù)測的方法解決。 2. 為什么不使用one-hot? 不能表...

  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值初始化

    1. 為什么權(quán)值初始化是個問題笛粘? 反向傳播算法中乔妈,費(fèi)用函數(shù)對于權(quán)值矩陣的梯度決定了更新的速率: 如果要避免梯度消失外莲,首先即某一層的激活函數(shù)輸出值不能為0队贱; 其次, 則激活函數(shù)...

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    卷積

    以上來自知乎:通俗理解卷積[https://www.zhihu.com/question/22298352]住拭,本人尊重版權(quán)继阻,僅作為筆記用 卷積就是以一個函數(shù)為輸入函數(shù),在輸入...

  • 正則化之參數(shù)懲罰

    在線性模型中废酷,為了預(yù)防overfitting過度擬合瘟檩,添加了懲罰項 但是為何要加入這一懲罰項令人困惑。 預(yù)防過擬合這個答案給出了解釋: 當(dāng)過擬合的時候澈蟆,為了匹配測試集里的所有...

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    反向傳播算法

    吳恩達(dá)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程里墨辛,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)的雙層求和符號令人無限頭大趴俘,于是費(fèi)用函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)就更難證明睹簇。而課程此處略去一萬字,最開...

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