路途坎坷的几年工作，伤心了2017和2018，不知道2019会如何呢？
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2019-01-20 13:49:00
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1.假设回归的目标函数式为 （其中x0为1） 当 n = 1时表示一元函数，对一元函数进行回归分析 2.将误差记为：ε 要使得ε最小，然后样本真实值 y 和模型训练预测的值之间是有误差 ε ,再假设训练样本的数据量很大的时候,根据中心极限定律可以得到 ∑ε 满足 （u ,δ²）高斯分布的；由于方程有 ...
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2019-01-16 13:55:44
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引用：https://yq.aliyun.com/articles/603116 5步法： 构造网络模型 编译模型 训练模型 评估模型 使用模型进行预测 4种基本元素： 网络结构：由9种基本层结构和其他层结构组成 激活函数：如relu, softmax。口诀: 最后输出用softmax，其余基本都用 ...
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2019-01-08 10:55:08
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1. 过拟合 1.1 产生原因 训练集中的数据抽取错误，太少，或者不均衡，不足以有效代表业务逻辑或场景； 训练集中的数据噪音（异常值）干扰过大； 训练模型的“逻辑假设“到了模型应用时已经不能成立 参数太多，模型复杂度太高； 特征量太多，模型训练过度，比如决策树模型，神经网络模型 1.2 解决方法 减 ...
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2019-01-02 00:04:48
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36.什么时候你应该在不同分布上做训练和测试 当你的猫app已经上传10000张图，你已经人工标记它们有没有猫，同时你有200000张互联网上下载的图，这时你要怎么划分训练开发测试集呢？ 当你训练深度学习模型时，可能必须用到那200000张图，那么训练和测试集的分布就不同，这会怎样影响你的工作呢？ ...
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2018-12-25 11:26:56
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本文翻译自 "Jay Alammar的博文The Illustrated Transformer" 注意力是一个有助于提高神经机器翻译模型性能的机制。在这篇文章中，我们将着眼于Transformer——一个利用注意力来提高模型训练速度的模型。Transformer在特定任务中的性能优于Google之 ...
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2018-12-23 15:33:45
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深度学习模型训练的过程本质是对weight（即参数W）进行更新，这需要每个参数有相应的初始值。 ...
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2018-12-22 13:54:56
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0.模型训练：暂时跳过 CNN有监督，可以用BP训练：http://www.mamicode.com/info-detail-2288678.html 1.参数： 1.1一开始混乱的点 （1）每个核有一个bias，每个核出一个通道的结果（一个特征）。 （2）fcweight1：500行；fcweig ...
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2018-12-18 10:58:34
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simpleRNN 训练集为《爱丽丝梦境》英文版txt文档，目标：根据随机给出的10个字符，生成可能的后100个字符 词向量空间生产 模型训练与预测 python (base) C:\Users\杨景\Desktop\keras深度学习实战\DeepLearningwithKeras_Code\Ch ...
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2018-12-08 15:41:11
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有同学看了以后，发出了直击灵魂的拷问：为什么别人学机器学习就那么快，为什么我就老是学不会？于是李烨再次分享了她和这位同学的问答互动。这位同学问的问题，相信很多读者也会有同样的疑惑。非常难得的机会，大家好好把握。趁别人出去玩，闷声进步。分割线学习的困惑【天明同学首先发问】：老师，过了这么久，今天我才回想起您在课程里强调过的：高质量的数据对机器学习模型训练与进化的重要性。还是自己当初没有领悟和体会到啊
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编程语言 时间：
2018-12-04 22:27:26
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