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摘要: 本篇随笔为转载,原文地址:知乎,深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用。参考链接:深度学习中的注意力机制。 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Atte 阅读全文
posted @ 2018-03-31 23:52 MicN 阅读(385) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本篇随笔为转载,原贴地址: 2 main differences between classification and regression trees Those beginning to explore predictive analytics tools are confused by the 阅读全文
posted @ 2018-03-27 19:36 MicN 阅读(3238) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载随笔,原贴地址:MCMC和Gibbs Sampling算法 本文是整理网上的几篇博客和论文所得出来的,所有的原文连接都在文末。 在科学研究中,如何生成服从某个概率分布的样本是一个重要的问题。如果样本维度很低,只有一两维,我们可以用反切法,拒绝采样和重要性采样等方法。但是对于高位样本,这些方法就不 阅读全文
posted @ 2018-02-28 19:28 MicN 阅读(490) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 两段代码,JAVA and CPP,输出相同结果: 前几天自己在QQ群中发的公告: 首先,还是那句老话,编程最重要的是实践,这是无数大神苦口婆心说的经验,你上面代码中写的,接口默认方法,虚继承(many mystery),多继承甚至你一万年以内都不会用到,总是想这些什么卵用都没有,编程能力得不到丝毫 阅读全文
posted @ 2018-01-05 21:12 MicN 阅读(202) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在矢量叠加,即将同一区域、同一比例尺的两组或两组以上的多边形要素的数据文件进行叠加产生一个新的数据层,其结果综合了原来图层所具有的属性。矢量叠加操作分为:交集(Intersect)、擦除(Erase)、标识叠加(又称交补集,Identify)、裁减(Clip)、更新叠加(Update)、对称差(Sy 阅读全文
posted @ 2017-12-26 20:20 MicN 阅读(244) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. Stochastic Gradient Descent 2. SGD With Momentum Stochastic gradient descent with momentum remembers the update Δ w at each iteration, and determin 阅读全文
posted @ 2017-12-24 17:12 MicN 阅读(201) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: RNN 的 BP —— Back Propagation Through Time. 参考:零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络。知乎。 阅读全文
posted @ 2017-12-23 23:22 MicN 阅读(363) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Markdown 的优点如下: 纯文本,所以兼容性极强,可以用所有文本编辑器打开。 让你专注于文字而不是排版。 格式转换方便,Markdown 的文本你可以轻松转换为 html、电子书等。 Markdown 的标记语法有极好的可读性。 标题 这是最为常用的格式,在平时常用的的文本编辑器中大多是这样实 阅读全文
posted @ 2017-12-23 15:12 MicN 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 全文转载自: softmax的log似然代价函数(公式求导) 在人工神经网络(ANN)中,Softmax通常被用作输出层的激活函数。这不仅是因为它的效果好,而且因为它使得ANN的输出值更易于理解。同时,softmax配合log似然代价函数,其训练效果也要比采用二次代价函数的方式好。 1. softm 阅读全文
posted @ 2017-11-10 16:27 MicN 阅读(932) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 【LeetCode】 关于动态规划的经验与技巧。 很多时候多分配一位空间是为了递推的方便,例如前推两位。 辅助数组的索引,用到的可能是 1 — N,或者是 0 — N-1。 具体要看清 f[i] 每一个确定的状态空间到底是怎样的,f[i] 的值能够代表什么。 不必拘泥于多分配一位空间,更不必拘泥于索 阅读全文
posted @ 2017-11-04 22:58 MicN 阅读(120) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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