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凌波微步_Arborday
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2020年5月8日
[转] 理解信息熵&交叉熵&KL散度
摘要: from: https://www.jianshu.com/p/43318a3dc715 and: https://www.zhihu.com/question/41252833 作者:Peiwen 链接:https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/
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posted @ 2020-05-08 09:30 凌波微步_Arborday
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2020年5月7日
[转] 远程访问服务器Jupyter Notebook的两种方法
摘要: From: https://www.jianshu.com/p/8fc3cd032d3c 最近工作站的驱动崩了,无法显示图形界面,也没办法teamviewer了,这时候又需要运行ipython notebook,咋办呢,幸好搜罗到两种方法远程访问jupyter notebook的方法: 方法1. s
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posted @ 2020-05-07 11:10 凌波微步_Arborday
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2020年5月5日
[转] EM算法总结
摘要: From: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6912636.html EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断等等。本文
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posted @ 2020-05-05 17:14 凌波微步_Arborday
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2020年4月9日
[转] LSTM中的pack和pad
摘要: 简单的说,三步: 1. 为了处理一个batch里的数据,需要先做padding 2. 为了避免padding里[pad]对网络参数的影响,做pack [压缩] 3. 为了将结果传入下一步,做pad [解压] 基础说明:https://cloud.tencent.com/developer/artic
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posted @ 2020-04-09 16:57 凌波微步_Arborday
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[转] Beam Search
摘要: from :https://zhuanlan.zhihu.com/p/28048246 seq2seq中的beam search算法过程 忆臻  哈尔滨工业大学 计算机科学与技术博士在读 188 人赞同了该文章 在sequence2sequence模型中,beam search的方法只用在测试的情
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posted @ 2020-04-09 15:43 凌波微步_Arborday
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2019年12月11日
[转] linux提示符过长tips
摘要: from : https://www.linuxidc.com/Linux/2016-05/130872.htm Linux(Ubuntu)终端 命令提示符太长 怎么办?由于要经常使用终(zhuang)端(bi),每次打开是酱婶儿滴: 或者进入几级目录之后,变成酱紫了: 真××丑!而且随便输几个命令
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posted @ 2019-12-11 11:10 凌波微步_Arborday
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2019年11月12日
[转] batch normalization相关
摘要: ref 1: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34879333 Batch Normalization原理与实战 天雨粟 计算广告/CTR/算法/工程 关注他 897 人赞同了该文章 好久没有更新专栏了,从去年6月开始一直在忙实习,年初实习结束了又在写毕业论文,终于搞的差
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posted @ 2019-11-12 08:55 凌波微步_Arborday
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2019年11月11日
[转] 一分钟搞懂的算法之BPE算法
摘要: 原文讲的简洁明了,真的是一分钟搞懂~ from: https://cloud.tencent.com/developer/article/1089017 昨天总结实验数据分析的时候发现一个机器翻译的其中的一个脚本,其中用到的算法就是BPE算法,刚开始感觉很高大上的,因为总是听到带上算法帽子的东西就觉
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posted @ 2019-11-11 14:59 凌波微步_Arborday
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2019年10月30日
[转] 理解矩阵
摘要: from: https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10144060.html 线性代数课程,无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手,从一开始就充斥着莫名其妙。比如说,在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材(现在到了第四版),一上来就介绍逆序数这个“前无古人
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posted @ 2019-10-30 22:44 凌波微步_Arborday
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2019年10月29日
[转] 矩阵分解介绍
摘要: from: https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10152644.html#autoid-4-0-0 https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10156077.html 1|0I. 行列式(Determinants)和迹(Trace)
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posted @ 2019-10-29 08:27 凌波微步_Arborday
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