qq_45069496的博客

假设有两个序列：ATGCG 和 ACCG，如何求得它们的最佳匹配方案。

网络将输入以各种可能格式编写的日期（“the 29th of August 1958”, “03/30/1968”, “24 JUNE 1987”），我们的模型会将它们转换为标准化的机器可读日期（“1958-08-29”, “1968-03-30”, “1987-06-24”）。为了让你在不使用大量数据集的情况下尝试使用这些模型，我们将使用更简单的“日期转换”任务。在训练时，你可以看到输出的 10 个位置中的每个位置的损失和准确性。：假设人类可读日期的最大长度，如果我们得到更长的输入，我们将截断它。

本文参考了 何宽 大神的博客，原文点此进因为词嵌入的训练是非常耗费资源的，所以大部分人都是选择加载训练好的词嵌入数据。本博客也是如此，我们主要会学习：我们先来加载所需要的包：接下来就是加载词向量了，这里我们使用50维的向量来表示单词：我们加载了一下数据：执行结果如下：因为独热向量不能很好地表示词语之间的相似性，所以使用了 GloVe 向量，它保存了每个单词更多、更有用的信息，我们现在可以看看如何比较两个词的相似性。为了衡量两个词的相似程度，我们需要一种方法来衡量两个词的词嵌入向量之间的相似程度，给定

本文主要参考了 严宽 大神的学习笔记，并在其基础上补充了一点内容，点此查看原文。循环神经网络（RNN）对于自然语言处理和其他序列任务非常有效，因为它们具有”记忆“功能。它们可以一次读取一个输入 x(t)x^{(t)}x(t)（如单词），并且通过隐藏层激活从一个时间步传递到下一个时间步来记住一些信息/上下文，这允许单向RNN从过去获取信息来处理后面的输入，双向RNN可以从过去和未来中获取上下文。声明：加载需要的库：1. 循环神经网络的前向传播我们来看一下下面的循环神经网络的图，在这里使用的是 Tx=TyT

本文主要参考了 严宽 大神的学习笔记，并在其基础上补充了一点内容，。

本文主要参考了 严宽 大神的学习笔记，并在其基础上补充了一点内容，点此查看原文。规定：  上标 [l][l][l] 是指第 lll 层。a[4]a^{[4]}a[4] 是指第 4 层的激活值  上标 (i)(i)(i) 是指第 lll 个样本。x(i)x^{(i)}x(i) 是指来自输入的第 i 个样本  下标 iii 是指向量的第 iii 项。ai[4]a_i^{[4]}ai[4]​ 是指第 l 层的第 i 个激活值  nH[l]、nW[l]、nC[l]n_H^{[l]}、n_W^{[l]}、n_

  本文所使用的资料已上传到百度网盘【点击下载】，提取码：hnwl ，请在开始之前下载好所需资料。  到目前为止，哦我们始终都是在使用梯度下降法学习，本文中，我们将使用一些更加高级的优化算法，利用这些优化算法，通常可以提高我们算法的收敛速度，并在最终得到更好的分离结果。这些方法可以加快学习速度，甚至可以为成本函数提供更好的最终值，在相同的结果下，有一个好的优化算法可以减少几个小时甚至几天的时间。  我们想象一下成本函数 JJJ，最小化成本就像找到丘陵的最低点，在训练的每一步中，都会按照某个方向更新参数，

本文所使用的资料已上传到百度网盘【点击下载】，提取码：hnwl ，请在开始之前下载好所需资料。一、初始化参数读取并绘制数据我们将要建立一个分类器把蓝点和红点分开，在此之前我们已经实现过一个 3 层的神经网络，我们将对其进行初始化，并比较三种初始化的效果。随机初始化：将输入参数设置为随机值，权重初始化为大的随机值。参数名为：，核心代码为：抑梯度异常初始化：参见梯度消失和梯度爆炸的那一个视频，参数名为：，核心代码为：首先看看我们的模型是怎么样的：1. 初始化为 0测试一下上述代码

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n_x：输入层的节点数量n_h：隐藏层的节点数量（这里设置为 4）n_y：输出层的节点数量参数：X - 输入数据集 , 维度为（输入的数量，训练 / 测试的数量）Y - 标签，维度为（输出的数量，训练 / 测试数量）返回：n_x - 输入层的节点数量n_h - 隐藏层的节点数量n_y - 输出层的节点数量 "" "n_x = X . shape [ 0 ] #输入层n_h = 4 #隐藏层。......

为了方便学习深度学习课程，转载一个吴恩达老师的一个深度学习笔记，转载的网站是下面这个从去年8月份开始，AI界大IP吴恩达在coursera上开设了由5们课组成的深度学习专项课程，掀起了一股人工智能深度学习热潮。关于该深度学习专项课程，本人非常推荐！它对于理解各种算法背后的原理非常有帮助，同时提供了大量的应用场景，涉及图像、语音、自然语言理解等各方面，还提供了一些工具函数、数据集。笔者在学习这5门课之际，也精心制作了每门课程及精炼笔记，把每节课的主要核心内容记录下来。现在所有的笔记都已完成。......

一、tensorflow2.0与keras安装正式的干货上来了，大家很多人肯定和我刚开始一样，老因为版本问题报错，这个tensorflow安装就是要非常注意版本，不然就老报错，先上一个图，我没有选择最新的安装。1.1 进入Anaconda Prompt开始中搜索Anaconda prompt1.2 安装tensorflow2.0及相关库进入后base表示的是处在原始最初的集成环境中，我们需要创建自己的tensorflow2.0环境先给出一套命令，这是创建步骤conda info --env