随笔分类 - 机器学习
摘要：输入n个向量，要输出相同个数的向量（比如，输入一个句子，输出句子中每个词的词性。每个单词转化为向量可以用one-hot vector或者word embedding方法） 如果将每个向量连一个FC（fully connected network），会出现像 I saw a saw这种情况，两个saw
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摘要：例如一只鸟，要辨别是不是一只鸟，可以分为几个neuron，每个neuron辨别一个部位，而又一个图像是X*X*3的三维tensor，其中3为channel，即RGB 其中receptive field的分布如下 其中最经典的分布：因为要看全部的channel，所以不用管深度，将高和宽称为kernel
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摘要：Critical Point 在 Gradient Descent 的时候，如果遇到梯度为 0 的情况，导致无法继续 optimization，这样的点叫做 Critcal Point。如果最后优化的结果不好，则出现这样的点的原因有以下两个 一个是到 local minima 了，另一个是在驻点了（
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摘要：发现结果不好时，可以按下图顺序来调整 先考虑Loss on training data，如果large,考虑model bias和optimization Model Bias model太简单，导致最优解不在空间里，只能找到小空间的最优解，犹如大海捞针，针却不在大海 这时我们要redesign一下
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摘要：分类 先介绍一种分类方式，这种分类方式是生成式（Generative）的。通过后验概率来进行分类（如：某一个物品在某一个类别的概率比较大，那么我们就认为这个物品属于这个类别）不妨假设数据服从二维正态分布，考虑利用训练集确定二维正态分布所需要的参数，
摘要：backpropagation(反向传播)在计算gradient的vector时可以有效率地把vector计算出来 我们先考虑一个neuron 考虑链式法则，现计算
摘要：machine learning ≈ looking for function this course focuses on deep learning deep learning's function is 类神经网络 Step1:function with unknown Step2:defin
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