08 2018 档案
摘要：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/61197190 tensorflow分布式训练 https://cloud.tencent.com/developer/article/1006345 分布式 TensorFlow，分布式原理、最佳实践 ht
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摘要：1、github资料 https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors https://blog.csdn.net/u011736505/article/details/73292678 2、glove https://blog.csdn.net/s
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摘要：一、批规范化 Batch Normalization 规范化：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33173246 转自: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 https://zhuanlan.zhihu.c
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摘要：转自: https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/78833922 has invalid type <class 'numpy.ndarray'>, must be a string or Tensor. (Can not convert a n
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摘要：参考: https://www.cnblogs.com/klchang/p/4635040.html 1、str(e) 返回字符串类型，只给出异常信息，不包括异常信息的类型，如1/0的异常信息 'integer division or modulo by zero' 2、repr(e) 给出较全的异
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摘要：转自: https://liam0205.me/2018/04/17/zero-centered-active-function/ 今天在讨论神经网络中的激活函数时，陆同学提出 Sigmoid 函数的输出不是以零为中心的（non-zero-centered），这会导致神经网络收敛较慢。关于这一点，过
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，
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摘要：细节： 01) LSTM遗忘门偏置项初始化为什么比较大 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/113109644 一、循环神经网络RNN RNN综述 https://juejin.im/entry/5b97e36cf265da0aa81be239 RNN中为什么要采用tan
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摘要：转自: https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78847691 前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分，第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新，第二部分主要介绍深度学习中梯度消失
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摘要：转自: https://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html MAP(Mean Average Precision)：单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。M
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摘要：参考: https://blog.csdn.net/jyli2_11/article/details/73331126 https://blog.csdn.net/cfarmerreally/article/details/80321276 http://www.cnblogs.com/darkkn
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摘要：转自: https://www.leiphone.com/news/201703/3qMp45aQtbxTdzmK.htmla https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51338178 [原理推导] 背景 深度学习模型训练的过程本质是对weight
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摘要：1、tqdm 安装 pip install tqdm 使用时可能会报缺少stopwords、punkt错，原因是缺失相应文件，下载即可:
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