發(fā)簡(jiǎn)信
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大作業(yè)總結(jié)推薦評(píng)論展示任務(wù) https://github.com/guangweis/BERT--Recommended-comments 1.訓(xùn)練數(shù)據(jù)：...
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動(dòng)手學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)Task6+Task7+Task8批量歸一化（BatchNormalization） 對(duì)輸入的標(biāo)準(zhǔn)化（淺層模型） 處理后的任意一個(gè)特征在數(shù)據(jù)集中所有樣本上的均值為0薛耻、標(biāo)準(zhǔn)差為1。...
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動(dòng)手學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)Task3+Task4+Task5
Task03：過(guò)擬合痘番、欠擬合及其解決方案邓嘹；梯度消失、梯度爆炸；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)階（1天）Task04：機(jī)器翻譯及相關(guān)技術(shù)；注意力機(jī)制與Seq2se...
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動(dòng)手學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)Task1+Task2
之前只簡(jiǎn)單的使用過(guò)pytorch递瑰，這次利用這個(gè)機(jī)會(huì)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)下pytorch。 線性回歸 數(shù)據(jù)集 這里我們要生成線性模型的數(shù)據(jù)集端铛，假設(shè)輸入特征有...