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RSS订阅原创 Task04
导入数据-数据预处理-分词-建立词典-载入数据集。Encoder-Decoder：Sequence to Sequence模型：训练：预测：具体结构：Beam Search简单greedy search：维特比算法：注意力机制框架:引入注意力机制的Seq2seq模型:...
2020-02-19 21:56:02
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原创 Task05
卷积层填充：如果原输入的高和宽是nh和nw，卷积核的高和宽是kh和kw，在高的两侧一共填充ph行，在宽的两侧一共填充pw列，则输出形状为：(nh+ph−kh+1)×(nw+pw−kw+1)2.步幅：一般来说，当高上步幅为sh，宽上步幅为sw时，输出形状为：⌊(nh+ph−kh+sh)/sh⌋×⌊(nw+pw−kw+sw)/sw⌋如果ph=kh−1，pw=kw−1，那么输出形状将...
2020-02-19 21:45:31
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原创 Task03
过拟合、欠拟合[1] 机器学习模型应关注降低泛化误差。[2] 欠拟合：模型无法得到较低的训练误差[3] 过拟合：模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差[4] 影响因素：模型复杂度和训练数据集大小其中，模型复杂度和误差之间的关系：[5] 解决方法：权重衰减：L2 范数正则化，在模型原损失函数基础上添加L2范数惩罚项，从而得到训练所需要最小化的函数。...
2020-02-19 21:28:42
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翻译 文本处理、语言模型、循环神经网络
文本处理文本预处理步骤：（1）读入文本（2）分词，将每一个句子划分成若干个词（token），转换为一个词的序列（3）建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）（4）将词转为索引，方便输入模型语言模型（1）词的概率可以通过该词在训练数据集中的相对词频来计算（2）n元语法：作用：简化模型，减少计算量和存储量；缺陷：参数空间过大；数据稀疏循环神经网络...
2020-02-14 20:45:13
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原创 机器学习-线性回归
1、基本形式：向量表示形式：2、线性回归（1）一元线性回归：线性回归模型试图学习到：那么，如何学习？使均方误差最小化：即求的最小值将分别对求导，得到：令两式均为0，求得：（2）多元线性回归当样本由d个属性构成时，试图学得：，即构成多元线性回归。将b并入w，数据集D改成m*(d+1)的矩阵：求：当为满秩矩阵时求得：最终线性回归模型为：问题：实际...
2020-02-14 19:37:31
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空空如也
空空如也
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