随笔分类 - Machine Learning
摘要：首先介绍Attention机制： 转自：http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50550211 上面讲的是Soft Attention Model，所谓Soft，意思是在求注意力分配概率分布的时候，对于输入句子X中任意一个单词都给出个概率，是
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摘要：后向传播公式：http://blog.csdn.net/yunpiao123456/article/details/52526907 历史沿袭： 人物关系： 感知器（Perceptrons） : 参考《统计学习方法》李航著中的第二章 感知机是二分类线模型。于1957年由Rosenblatt提出。是神
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摘要：Kingma, Diederik P., and Max Welling. "Auto-encoding variational bayes." arXiv preprint arXiv:1312.6114 (2013). 论文的理论推导见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/
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摘要：转自：http://www.tuicool.com/articles/RV3m6n 对于矩阵分解的梯度下降推导参考如下：
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摘要：LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出 LSTM结构： 转自：http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 作者图画的很好，讲解也浅显易懂（感觉其实大部分神经网络只要不讲向后传播，只说网络结构和向前传播，加上合理的文字描述，就很容
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摘要：附录（http://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856）：
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摘要：线性可分支持向量机学习的最优化问题： 常用核函数： KKT条件： 习题：
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摘要：三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。 , (Li, Hang, and Naoki Abe. "Generalizing case frames using a thesaurus and the MDL principle." Computational linguistics 24.
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摘要：k近邻算法（KNN）： 三要素：k值的选择，距离的度量和分类决策规则 KMeans算法，是一种无监督学习聚类方法： 通过上述过程可以看出，和EM算法非常类似。一个简单例子, k=2: 畸变函数（distortion function）: 时间复杂度：O(tKmn)，其中，t为迭代次数，K为簇的数目，
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摘要：组要组成部分：监督学习(supervised learning)，非监督学习(unsupervised learning)，半监督学习(semi-supervised learning)，强化学习(reinforcement learning)。 三要素：模型（model），策略(strategy)
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摘要：1.Visually Indicated Sounds 网址：http://vis.csail.mit.edu/ 通过视频预测敲打的声音 2.AI Porn Video Editor 代码网址：https://github.com/ryanjay0/miles-deep 色情视频分类器 3.A Ne
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摘要：precision是tp/(tp+fp),检索结果中正确的比例 recall是tp/(tp+fn),所有需要被检索出来的比例 1、真实情况：恶性，检查结果：恶性，这种情况就叫做：true positve，姑且称为真阳性吧。（够倒霉的） 2、真实情况：良性，检查结果：恶性，这种情况就叫做：false
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