word2vec作为神经概率语言模型的输入，其本身其实是神经概率模型的副产品，是为了通过神经网络学习某个语言模型而产生的中间结果。具体来说，“某个语言模型”指的是“CBOW”和“Skip-gram”。具体学习过程会用到两个降低复杂度的近似方法——Hierarchical Softmax或Negati ...
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2019-11-17 12:53:08
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一般在神经网络中， softmax可以作为分类任务的输出层。 输出n个类别选取的概率，并且概率和为1。 i?代表的是第i个神经元的输出，zi是下面 loss function表示的是真实值与网络的估计值的误差。交叉熵的函数是这样的 yi?表示真实的分类结果。 求导。首先，我们要明确一下我们要求什么， ...
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2019-11-10 17:22:54
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为了加深对卷积神经网络底层原理的理解，本文通过使用numpy来搭建一个基础的包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层的卷积神经网络，并选择relu作为我们的激活函数，选择多分类交叉熵损失函数，最后使用了mnist数据集进行了训练和测试。 关于卷积网络的详细原理和实现可参考下列文章： "刘建平P ...
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2019-10-24 00:16:55
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# Softmax回归Softmax回归属于多分类$c_1,c_2,\ldots,c_k$模型，它通过估计某个样本属... ...
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2019-10-16 17:32:49
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【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_ ...
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2019-10-08 14:02:09
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初步认识目标定位、特征点检测、目标检测(转) 原文链接：https://www.cnblogs.com/zyly/p/9180185.html 目录一 目标定位(单个物体)二 特征的检测三 目标检测(多个目标) 回到顶部一 目标定位(单个物体) 对象检测，它是计算机视觉领域中一个新兴的应 ...
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2019-10-05 16:26:11
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1 import numpy as np 2 from keras.datasets import reuters 3 from keras import layers 4 from keras import models 5 from keras import optimizers 6 from ... ...
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2019-10-05 12:57:22
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相对于自适应神经网络、感知器，softmax巧妙低使用简单的方法来实现多分类问题。 功能上，完成从N维向量到M维向量的映射 输出的结果范围是[0, 1]，对于一个sample的结果所有输出总和等于1 输出结果，可以隐含地表达该类别的概率 softmax的损失函数是采用了多分类问题中常见的交叉熵，注意 ...
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2019-09-29 19:53:57
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word2vec
负采样
目标函数
反向梯度
层次softmax
NPLM的目标函数和反向梯度
目标函数
反向梯度
GNN(图神经网络)
deepwalk
node2vec
附录 ...
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2019-09-28 10:32:30
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1.首先导入包 2.使用以下的函数实现交叉验证训练xgboost。 3.cv参数说明：函数cv的第一个参数是对xgboost训练器的参数的设置，具体见以下 参数说明如下： Xgboost参数 'booster':'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', 多分类的 ...
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2019-09-27 01:30:01
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