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【原】浅谈KL散度（相对熵）在用户画像中的应用

Charlotte77 2016-04-14 17:50 阅读:11003 评论:7 推荐:3 编辑

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2. Re:【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理
在神经网络劣势内边参数量的计算，从图中看从输入层到隐藏层有78415=11760，而从隐藏层到输出层不应该是1510嘛？再加上隐含层的偏置项15个和输出层的偏置项10个。...
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--weiboshi
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@哈哈叽里呱啦我还是没搞太明白，w5比正确值小？误差对w5的偏导数为啥一定是负数啊？...
--weiboshi
6. Re:【深度学习系列】卷积神经网络详解(二)——自己手写一个卷积神经网络
@我是沐子鱼你好 map函数是在哪里修改啊？...
--wsqqq
7. Re:我在北京这几年（全）
现处于迷茫期，不知道怎样才好
--WangXiaopang
8. Re:【深度学习系列】卷积神经网络详解(二)——自己手写一个卷积神经网络
感觉有不少漏洞啊。。。 1 这个不相等吧 2 不是说对i11求误差吗 3 这个和上面的公式联立岂不是sigma11=sigma11h11(i11对neti11求导）...
--65694
9. Re:【深度学习系列】卷积神经网络详解(二)——自己手写一个卷积神经网络
公式6和公式4、5之间公式是不是有些自相矛盾了？
--65694
10. Re:【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性
rdd.sortByKey(ascending = True,numPartitions = None,keyFunc = lambda x: str(x)) 语句报错，显示找不到keyFunc这个参...
--成佛在西天

Charlotte77

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