softmax 使用softmax的原因 以概率占比得到预测标签 标签值为离散值，离散值与输出值之间的误差无法界定 softmax的实现（指数实现） 分类的时候以概率值最高的序号(argmax)作为y_hat 损失函数（交叉熵损失函数） 交叉熵应用于分类的解析： 假设有q类，标签label为离散值k ...
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2020-03-04 17:31:10
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VLFeat的主页：http://www.vlfeat.org/index.html VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法，如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottlene ...
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2020-03-04 15:05:23
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聚类 数据是么有标签的，属于无监督学习 hierarchical clustering 层次聚类法 linkage:聚合距离函数 fcluster：层次聚类函数 使用scipy包中的函数 kmeans 均值聚类 使用vq函数将样本数据中的每个样本点分配给一个中心点，形成n个聚类 "vq" white ...
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2020-03-03 12:39:48
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抽象语法树 什么是抽象语法树？ It is a hierarchical program representation that presents source code structure according to the grammar of a programming language, ea ...
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2020-02-26 18:37:14
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Softmax是用于分类过程，用来实现多分类的 它把一些输出的神经元映射到（0-1）之间的实数，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。 Softmax可以分为soft和max，max也就是最大值，假设有两个变量a,b。如果a>b，则max为a，反之为b。那么在分类问题里面，如果只 ...
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2020-02-24 17:05:31
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目录 单标签二分类 单标签多分类 多标签算法 一、单标签二分类 单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题，主要是指label标签的取值只有两种，并且算法中只有一个需要预测的label标签；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(A or B)；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类... ...
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2020-02-24 00:11:12
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?先导?本节实现所需的包或模块。 1.获取数据集 使?Fashion MNIST数据集，并设置批量??为256。 2.初始化模型参数 跟线性回归中的例??样，我们将使?向量表示每个样本。已知每个样本输?是?和宽均为28像素的图像。模型的输?向量的?度是$28 \times 28 =784$：该向量的 ...
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2020-02-22 21:36:19
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C#版本的状态机应用，原始作者请参考网址： Samek's excellent Quantum Hierarchical State Machine as described in the book Practical Statecharts in C/C++ (Miro Samek, Ph.D.,... ...
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2020-02-21 16:10:39
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seq2seq " " 每个词在编码器端，经过双向LSTM，在解码端编码层的隐藏状态和解码器的隐藏状态，做一个加法attention： $$ e_i^t = v^Ttanh(W_hh_i+W_ss_t+b_{attn}) $$ $$ a^t = softmax(e^t) $$ 其中： + $h_i$ ...
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2020-02-20 22:28:37
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1.textCNN 优势：短文本分类 可参照：https://www.cnblogs.com/AntonioSu/p/11969386.html 2.fast Text 优点：训练速度快 3.HAN(Hierarchical Attention Network) 优点：对文档的分类 双向的LSTM， ...
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2020-02-19 23:42:54
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