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Glove 原理詳細(xì)解讀本文主要對(duì)《GloVe: Global Vectors for Word Representation》進(jìn)行解讀。 盡管word2vector在學(xué)習(xí)詞與詞間的關(guān)系上有了大進(jìn)步...
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你是指初始化嗎？
Glove 原理詳細(xì)解讀
本文主要對(duì)《GloVe: Global Vectors for Word Representation》進(jìn)行解讀。 盡管word2vector在學(xué)習(xí)詞與詞間的關(guān)系上有了大進(jìn)步...
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@熊_bear 不一樣
Glove 原理詳細(xì)解讀
本文主要對(duì)《GloVe: Global Vectors for Word Representation》進(jìn)行解讀姆坚。 盡管word2vector在學(xué)習(xí)詞與詞間的關(guān)系上有了大進(jìn)步...
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感謝你的贊同
Word2vec原理詳細(xì)解讀
0. 預(yù)備知識(shí) Softmax函數(shù)： 哈夫曼樹(shù)(Huffman Tree) 1.Skip-gram 從圖1可以看出Skip-gram就是用當(dāng)前中心詞(banking)預(yù)測(cè)...
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特征值分解和奇異值分解1.特征值分解 特征值和特征向量的定義如下： 其中A是一個(gè) n×n 的矩陣笆搓，x 是一個(gè) n 維向量，則我們說(shuō)λ是矩陣 A 的一個(gè)特征值玄柏， 而 x 是矩陣 A 的特征值λ所對(duì)應(yīng)...
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梯度下降和牛頓法
這里主要討論梯度下降法和牛頓法的原理 1.梯度下降法 形式：襟衰，其中為損失函數(shù)，為模型參數(shù) 下面將推導(dǎo)這一形式的由來(lái). 首先粪摘，需要用到多元函數(shù)的一級(jí)泰勒展開(kāi)式： 如果忽略高階無(wú)...
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播1.DNN的反向傳播 首先回顧深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的反向傳播 forward： Loss Function: backward: w的梯度： b的梯度： 令： 已知瀑晒，推導(dǎo)上...
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Glove 原理詳細(xì)解讀本文主要對(duì)《GloVe: Global Vectors for Word Representation》進(jìn)行解讀。 盡管word2vector在學(xué)習(xí)詞與詞間的關(guān)系上有了大進(jìn)步...
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Word2vec原理詳細(xì)解讀0. 預(yù)備知識(shí) Softmax函數(shù)： 哈夫曼樹(shù)(Huffman Tree) 1.Skip-gram 從圖1可以看出Skip-gram就是用當(dāng)前中心詞(banking)預(yù)測(cè)...
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叉乘就是外積哇
矩陣和向量的乘法---點(diǎn)乘徘意、叉乘苔悦、內(nèi)積、外積椎咧、數(shù)乘玖详、哈達(dá)瑪積、克羅內(nèi)克積
向量的數(shù)乘：用一個(gè)數(shù)乘以向量中的每個(gè)元素 向量的內(nèi)積：等于對(duì)應(yīng)位置相乘再相加勤讽，兩個(gè)向量的內(nèi)積的結(jié)果是變成一個(gè)標(biāo)量（也叫點(diǎn)乘） 向量的外積：叉乘的運(yùn)算結(jié)果是一個(gè)向量而不是一個(gè)標(biāo)...
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兩個(gè)元素的向量叉乘用矩陣怎么表示哇
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BatchNormalization和LayerNormalization神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有各種歸一化算法：Batch Normalization (BN)券膀、Layer Normalization (LN)、Instance Normalization ...
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logistic 回歸基本理論 logistic回歸的總體思路：線性回歸→(激活函數(shù))→線性分類 激活函數(shù)即sigmoid函數(shù)作谚，即 logistic回歸模型表達(dá)式： logistic回歸模型只做二...
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向量的范數(shù)
向量的范數(shù)是一個(gè)標(biāo)量范數(shù)為： 特別地： 0范數(shù)為向量中非零元素的個(gè)數(shù) 1范數(shù)為向量元素的絕對(duì)值相加 2范數(shù)為向量元素的平方和再開(kāi)方三娩，即高中數(shù)學(xué)中向量的模 機(jī)器學(xué)習(xí)中的L2懲罰...
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矩陣和向量的乘法---點(diǎn)乘、叉乘妹懒、內(nèi)積雀监、外積、數(shù)乘眨唬、哈達(dá)瑪積会前、克羅內(nèi)克積向量的數(shù)乘：用一個(gè)數(shù)乘以向量中的每個(gè)元素 向量的內(nèi)積：等于對(duì)應(yīng)位置相乘再相加，兩個(gè)向量的內(nèi)積的結(jié)果是變成一個(gè)標(biāo)量（也叫點(diǎn)乘） 向量的外積：叉乘的運(yùn)算結(jié)果是一個(gè)向量而不是一個(gè)標(biāo)...
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信息熵+交叉熵+KL散度
熵的本質(zhì)是香農(nóng)信息量匾竿，被用于描述一個(gè)系統(tǒng)中的不確定性瓦宜。 在決策樹(shù)算法中的信息熵: 在反向傳播算法中衡量?jī)蓚€(gè)分布和差異的交叉熵： KL散度(相對(duì)熵)：
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期待更新
感知器
感知器(Perceptron)1957年提出，是一種廣泛使用的線性分類器岭妖。感知器可謂是最簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)临庇，只有一個(gè)神經(jīng)元反璃。 1. 概述 感知器是對(duì)生物神經(jīng)元的簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)模擬，...
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跪求開(kāi)源數(shù)據(jù)
深度學(xué)習(xí)中的多任務(wù)學(xué)習(xí)(Multi-task learning)——keras實(shí)現(xiàn)
多任務(wù)學(xué)習(xí)(Multi-task learning)簡(jiǎn)介 多任務(wù)學(xué)習(xí)(Multi-task learning)是遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）的一種假夺，而遷移學(xué)...
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有沒(méi)有人在文本加載的時(shí)候遇到 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 12423: invalid start byte
我是windows 的python3.5《Keras 實(shí)現(xiàn) LSTM》筆記
原文地址：Keras 實(shí)現(xiàn) LSTM 本文在原文的基礎(chǔ)上添加了一些注釋淮蜈、運(yùn)行結(jié)果和修改了少量的代碼。 1. 介紹 LSTM(Long Short Term Memory)是一...