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2018年2月28日
【笔记】一天搞懂深度学习 - 续 - 接着昨天的继续看 - 注意力模型 - RNN - LSTM
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posted @ 2018-02-28 12:17 blcblc 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年2月27日
【笔记】1天搞懂深度学习 - 争取这两天把这个搞懂 - 解决过拟合的6种方法 - CNN三个重要特征
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posted @ 2018-02-27 14:21 blcblc 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【笔记】继续《神经网络与深度学习》的学习 - 涉及BP反向传播公式的推导 - Softmax命名的由来
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posted @ 2018-02-27 10:41 blcblc 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【总结】今天看到一篇好文，基本把深度学习都过了一遍
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posted @ 2018-02-27 01:08 blcblc 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
复习Spark MLlib的内容 - Spark也是我的一个工作重点
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posted @ 2018-02-27 01:06 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年2月26日
接上一篇，对残差网络的理解 - bottlenect结构，表达能力 优化能力 泛化能力
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posted @ 2018-02-26 17:55 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
👌，对梯度消散 梯度爆炸 残差网络的理解 - 非线性激活函数
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posted @ 2018-02-26 15:09 blcblc 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
交叉熵代价函数的由来 - 二次代价函数的问题
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posted @ 2018-02-26 12:48 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年2月25日
关于ctr和推荐系统的策略算法的学习路径总结
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posted @ 2018-02-25 14:29 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
好，关于softmax和交叉熵的学习记录 - 对softmax函数的求导 - 避免溢出的方法 - log似然代价-求导 - 由来 - 相对熵
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posted @ 2018-02-25 14:28 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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