举例说明： Encoder ：设计的编码其模型 weights_init(): 用来初始化模型 model.apply():实现初始化 返回： ...
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2019-08-20 20:19:04
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1.numpy和pytorch实现梯度下降法 torch 2.设定初始值 神经网络的权重初始化方法对模型的收敛速度和性能有着至关重要的影响。主要有四种权重初始化方法： 把w初始化为0 在线性回归，logistics回归中，基本上把参数初始化为0，模型也能很好的工作。但是在神经网络中，这种方法是不可行 ...
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2019-08-09 19:06:05
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1 定义画图函数，用来可视化数据分布 （注：jupyternotebook来编写的代码） 2 KNN实现 3 运行结果 ...
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2019-07-27 12:50:43
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预训练 先在某个任务（训练集A或者B）进行预先训练，即先在这个任务（训练集A或者B）学习网络参数，然后存起来以备后用。当我们在面临第三个任务时，网络可以采取相同的结构，在较浅的几层，网络参数可以直接加载训练集A或者B训练好的参数，其他高层仍然随机初始化。底层参数有两种方式： frozen ，即预训练 ...
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2019-07-20 23:21:29
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CNN中最重要的就是参数了，包括W,b。 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视，那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢，我们能不能自己进行初始化呢？ 所有的初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/in ...
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2019-07-14 15:02:29
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1. 导入/生成样本数据集 2. 转换和归一化数据 3. 划分样本数据集为训练样本集、测试样本集和验证样本集 4. 设置机器学习参数（超参数） 5. 初始化变量和占位符 6. 定义模型结构 7. 声明损失函数 8. 初始化模型和训练模型 9. 评估机器学习模型 10. 调优超参数 11. 发布/预测 ...
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2019-04-20 15:40:37
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Enumerator迭代 Mix in Enumerator获得的迭代方法 ： "each_cons" ： "each_slice" ： "each_with_index" ： "with_index" ： "each_with_object" ： "each_entry" ： each_cons( ...
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2019-04-15 12:01:05
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程序由不同的段构成(代码段，数据段)1.程序的静态特征就是指令和数据2.程序的动态特征就是执行指令处理数据A.段传统上，一个程序一般会有这几个段:.text、.data、.bss段a.如果处理器由内存管理单元，那么可执行程序被加载到内存以后，通常会将.text段所在的内存空间设置为只读，以保护.text中的代码不会因为程序出错而被意外改写b.处理器所需加工的数据是放在.data、.bss、.rda
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2019-03-28 11:09:12
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CCF签到题，没有提到分数的题目都是100分，不然会额外提出，样例输入都单独文本复制粘贴了，这样你们测试的时候很方便粘贴用例，不用自己手敲，都是一些签到题。但有好的基础，会多的数据结构，好的数学思想，那么这些都是一些很简单的问题。因为java版本不多，所以仅供参考，以下代码的思路都很简单，很多都直接 ...
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2019-03-18 13:39:12
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Servlet生命周期第一步，也就是init()函数，在此函数中，完成了各种数据的初始化，当然也包括参数初始化，也就是InitParam 当我们取初始化参数的时候，代码如下 也就是，初始化参数，实在init()中就被初始化，并实现了枚举接口Enumeration。 当这个枚举类型的对象（其实也就是初 ...
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2019-02-06 09:29:01
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