Fasttext模型结构 左图是Fasttext，右图是CBOW，可以看出Fasttext模型与CBOW的模型结构有点像，都有输入层、隐藏层、输出层，但二者还是有挺大区别的，二者的区别如下： 输入层： CBOW：输入的是每个词的One-hot向量； Fasttext：输入的是每个词的词嵌入向量。 隐 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-11-30 15:26:24
阅读次数：
2
官方文档：https://www.django-rest-framework.org/tutorial/1-serialization/ 序列化 1.安装第三方包并注册到app pip install djangorestframework 注册app： INSTALLED_APPS = [ ... ...
分类：
其他好文 时间：
2020-11-30 15:22:24
阅读次数：
2
为什么要对数据进行归一化处理在喂给机器学习模型的数据中，对数据要进行归一化的处理。为什么要进行归一化处理，下面从寻找最优解这个角度给出自己的看法。1例子假定为预测房价的例子，自变量为面积，房间数两个，因变量为房价。那么可以得到的公式为：其中代表房间数，代表变量前面的系数。其中代表面积，代表变量前面的系数。首先我们祭出两张图代表数据是否均一化的最优解寻解过程。未归一化：归一化之后为什么会出现上述两个
分类：
其他好文 时间：
2020-11-27 11:26:59
阅读次数：
6
通俗理解激活函数的另一种解释激活函数其中一个重要的作用是加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。这个解释形象的解释神经网络激活函数的作用是什么？这篇文章已经解释的比较清楚。下面从另一个角度来解释一下激活函数的作用，特征的充分组合。首先我们看一个简单的感知机如下：其中x1,x2输入均为特征的输入激活函数采取sigmoid函数,公式表达如下：此时，我们可能看不出什么不同，但是根据泰勒展开，我们
分类：
其他好文 时间：
2020-11-27 11:26:45
阅读次数：
6
查阅资料和学习，大家对神经网络中激活函数的作用主要集中下面这个观点：激活函数作用激活函数是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。下面我分别从这个方面通过例子给出自己的理解~@leephilip@颜沁睿俩位的回答已经非常好了，我举的例子也是来源于他们，在这里加入了自己的思考，更加详细的说了一下~开讲~首先我们有这个需求，就是二分类问题，如我要将下面的三角形和圆形点进行正确的分类，如下图
分类：
其他好文 时间：
2020-11-27 10:50:30
阅读次数：
9
五分钟看懂seq2seqattention模型。本文通过图片，详细地画出了seq2seq+attention模型的全部流程，帮助小伙伴们无痛理解机器翻译等任务的重要模型。seq2seq是一个Encoder–Decoder结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列，Encoder中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。-
分类：
其他好文 时间：
2020-11-26 14:57:13
阅读次数：
5
MapReduce既是一个编程模型，也是一个计算组件，处理的过程分为两个阶段，Map阶段：负责把任务分解为多个小任务，Reduce负责把多个小任务的处理结果进行汇总。其中Map阶段主要输入是一对Key-Value，经过map计算后输出一对Key-Value值；然后将相同Key合并，形成Key-Value集合；再将这个Key-Value集合转入Reduce阶段，经过计算输出最终Key-Value结果集。
分类：
其他好文 时间：
2020-11-26 14:53:23
阅读次数：
6
参数参数分为两种：可学习得到的参数，和超参数。机器学习可以归结为学习一个映射函数f:x→y，将输入变量x映射为输出变量y。一般我们可以假设映射函数为y=f(x,θ)。其中θ即为函数的参数。参数可以通过学习算法进行学习。除了可学习的参数之外，还有一类参数是用来定义模型结构或训练策略的，这类参数叫做超参数（Hyper-Parameter）。超参数和可学习的参数不同，通常是按照人的经验设定，或者通过网格
分类：
其他好文 时间：
2020-11-26 14:22:46
阅读次数：
6
盒子的六个属性：1·width属性 2.height属性 3.内边距（padding）4.边距（border）5.外边距（margin）6.背景属性（background） 垂直居中的条件：单行文字垂直居中，行高等于高度值 当行高小于高度，文字偏上；当行高大于高度，文字偏下。 盒模型的宽度=左外边距 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-11-26 14:08:53
阅读次数：
5
【原创】Java并发编程系列04|Java内存模型详解收录于话题#进阶架构师|并发编程专题12个点击上方“java进阶架构师”，选择右上角“置顶公众号”20大进阶架构专题每日送达思维导图写在前面前面讲解了并发编程的三大核心问题：原子性、可见性、有序性。文章见：【原创】Java并发编程系列03|重排序-可见性和有序性问题根源那么，作为从最开始就支持并发的语言，Java是如何解决这些核心问题的呢？1.
分类：
编程语言 时间：
2020-11-25 12:13:58
阅读次数：
5
