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RSS订阅原创 RNN+LSTM
遗忘门（ft）、输入门（it）、输出门（ot）。分别用历史单元状态（ct-1）、当前单元状态（ct'）、历史隐藏状态（ht-1）通过各个门控，得到下一个单元状态（ct）与隐藏状态（ht）
2024-10-23 15:13:20
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转载 如何理解空洞卷积
空洞卷积(Dilated Convolution)，也被称为这种卷积思路被提出，是为了解决图像语义分割问题中下采样带来的图像分辨率降低、信息丢失这两个问题。
2024-10-23 09:59:27
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原创 经典任务损失函数与评价指标
通过优化分布Q来拟合分布P，可以用KL散度来做为目标函数，当KL散度为0时两个分布一致。分布P是客观存在的，其信息熵为常量，把常量减去后即为交叉熵。一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉-优快云博客。可以看到KL散度在二分类问题下就是NLL负对数似然估计。以上概率也可以作为多分类任务的指标。
2024-09-12 15:40:26
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原创 集成学习（Ensembling Learning）
决策树算法|随机森林|决策树模型|机器学习算法|人工智能共计23条视频，包括：第一章：决策树原理 1-决策树算法概述、2-熵的作用、3-信息增益原理等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。甚至可能导致泛化性暂时降低，但在其基础上进行后续划分却有可能导致显著提高，因此预剪枝的这种贪心本质，给决策树带来了欠拟合的风险。Gini指数越小表示集合中被选中的样本被分错的概率越小，也就是说集合的纯度越高，反之，集合越不纯。可以看出，事件发生的概率越为平均时，集合越不纯时，不确定性越大，最高为1。
2024-09-11 21:03:58
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翻译 transE论文阅读笔记
Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data论文笔记
2022-12-06 11:15:24
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原创 论文笔记《AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering》
读论文笔记《AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering》
2022-09-07 15:13:08
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空空如也
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