01 2022 档案
摘要：原文链接： Batch Normalization原理与实战 - 知乎 (zhihu.com) 总结： 背景：权重矩阵W的梯度与其左边那一层的激活值有关（参考：理解方向传播（BP算法） - Hisi - 博客园 (cnblogs.com)），而且如果用ReLU激活函数会导致梯度爆炸会消失，或者是si
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摘要：参考链接： 反向传播算法 - 知乎 (zhihu.com) 总结： 本人比较关注的是对误差对权重的误差（也就是导函数），看了这篇文章之后理解到：对第 l-1 层的第k个神经元连接到第 l 层的第j个神经元的权重，误差对其的导函数取决于误差对这个权重连接的第 l 层的第j个神经元Zlj 的误差（导函数
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摘要：百度百科： 在 计算机科学 领域，其核心意思是指一种模型，用于描述由一套对象类型（ 概念 或者说 类 ）、属性以及关系类型所构成的世界。 理解：也就是说，本体是一个模型，它把概念连接起来，用关系这个东西连接起来，它的实体是抽象的，不包含实例。 参考链接： 本体构建技术调研 - 菜鸟学院 (nooby
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摘要：参靠原文： 例子：What is Bridging? - Definition from Techopedia 图片：网络桥接_asufeiya的博客-CSDN博客_桥接网络 总结： 桥接就是虚拟机的内核与真实机的内核建立一座虚拟的连接桥梁，借住这个桥梁和真实机内核，就可以接触到真实网卡，然后虚拟机
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摘要：原文： 文本向量化表示——词袋模型 - 知乎 (zhihu.com) 通过阅读原文后，总结如下： 词袋模型就是： 对文本分词； 对每个词语进行独热编码； 统计词语出现的次数，加入到词语对应的维度上。 最终得到的向量便是这个文本的向量。 词袋模型的缺点： 只用词语出现的频率来突出文本主题（或者说是代表
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摘要：原文： 使用余弦相似度算法计算文本相似度 - 知乎 (zhihu.com)
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摘要：原文地址： What is Network Port? (tutorialspoint.com) A port is a physical docking point using which an external device can be connected to the computer. I
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摘要：*1301.3781.pdf (arxiv.org) bengio03a.dvi (jmlr.org) 在读了上面两篇文章的部分内容后，我觉得译为 “连续词向量融合模型” 可能好点，理由有如下几点： 1.BOW的含义根据文章中提到的是：在目标词（target word）之前的出现的词的顺序对这些词从
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摘要：The amazing power of word vectors | the morning paper (acolyer.org) What is a word vector? At one level, it’s simply a vector of weights. In a simple
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摘要：Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention) – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept a
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摘要：人人都能看懂的LSTM - 知乎 (zhihu.com) 主要是这两张图（截图来自原文）
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摘要：一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇 - 知乎 (zhihu.com) 另外这篇博文的把RNN给可视化了（大概在Let's Pay Attenion Now子标题那里）： Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq
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