当前标签：深度学习

各种激活函数的优缺点

xd_xumaomao 2019-08-13 09:56 阅读:386 评论:0 推荐:0 编辑

softmax+交叉熵损失函数代码实现

xd_xumaomao 2019-08-05 16:17 阅读:4078 评论:0 推荐:1 编辑

深度学习权重初始化

xd_xumaomao 2019-07-23 19:52 阅读:372 评论:0 推荐:0 编辑

一阶优化方法比较

xd_xumaomao 2019-07-13 23:55 阅读:1363 评论:0 推荐:0 编辑

xd_xumaomao 2019-07-06 15:34 阅读:93 评论:0 推荐:0 编辑

xd_xumaomao 2019-07-06 12:02 阅读:122 评论:0 推荐:0 编辑

xd_xumaomao 2019-06-24 22:32 阅读:575 评论:0 推荐:0 编辑

梯度消失，梯度爆炸

xd_xumaomao 2019-06-24 22:13 阅读:495 评论:0 推荐:0 编辑

xd_xumaomao 2019-06-24 21:34 阅读:464 评论:0 推荐:0 编辑

Batch Normalization、Layer Normalization、Weight Normalization

xd_xumaomao 2019-06-24 21:25 阅读:346 评论:0 推荐:0 编辑

常用损失函数

xd_xumaomao 2019-06-24 17:39 阅读:460 评论:0 推荐:0 编辑

常用激活函数

xd_xumaomao 2019-06-24 17:01 阅读:270 评论:0 推荐:0 编辑

LSTM如何解决梯度消失问题

xd_xumaomao 2019-06-23 08:12 阅读:4767 评论:0 推荐:3 编辑

LSTM前向传播和反向传播

xd_xumaomao 2019-06-23 07:28 阅读:355 评论:0 推荐:0 编辑

RNN前向传播与反向传播

xd_xumaomao 2019-06-22 23:43 阅读:693 评论:0 推荐:0 编辑

CNN前向传播与反向传播

xd_xumaomao 2019-06-22 22:54 阅读:547 评论:0 推荐:0 编辑

DNN前向传播与反向传播

xd_xumaomao 2019-06-22 21:55 阅读:264 评论:0 推荐:0 编辑

xd_xumaomao 2019-06-21 23:49 阅读:133 评论:0 推荐:0 编辑

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最新评论

1. Re:Weighted LR （WCE Weighted cross entropy）
@gxxxxxxl 是的，第三行最右边是y'...
--xd_xumaomao
2. Re:Weighted LR （WCE Weighted cross entropy）
倒数第二张图的公式推导有问题吧，第三行的 y' 就开始少了，对吗？
--gxxxxxxl
3. Re:ListNet和ListMLE
@葡萄和咖啡是的，不小心写错了，感谢指正...
--xd_xumaomao
4. Re:ListNet和ListMLE
博主你好，请问你的例子里面是不是应该是三个排列的概率相乘而非相加呢？
--葡萄和咖啡
5. Re:对比学习《Self-supervised Learning for Large-scale Item Recommendations》
@dddddddddsdf 按论文说的，应该是先按互信息把特征分成两个集合：集合1和集合2，样本1是mask集合1中的特征+dropout得到的，样本2时mask集合2中的特征+dropout得到的，...
--xd_xumaomao