摘要： 转自：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79028003 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/70500166 https://my.oschina.net/u/876354/blog/193 阅读全文

摘要： 转自：https://blog.csdn.net/autocyz/article/details/53149760 https://www.tensorflow.org/tutorials/representation/word2vec?hl=zh-cn 1.公式 //链接的博客里讲的很不错，当两个 阅读全文

摘要： 转自：https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/routines.linalg.html 1.分解 //其中我觉得可以的就是svd奇异值分解吧，虽然并不知道数学原理 np.linalg.svd(a, full_matrices=1, comp 阅读全文

摘要： 1.使用词嵌入 给了一个命名实体识别的例子，如果两句分别是“orange farmer”和“apple farmer”，由于两种都是比较常见的，那么可以判断主语为人名。 但是如果是榴莲种植员可能就无法判断了，因为比较不常见。 此时使用 词嵌入，是一个训练好的模型，能够表示说，oragne和duria 阅读全文

摘要： 转自：https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79248535 1.eval() 其实就是tf.Tensor的Session.run() 的另外一种写法，但两者有差别： ※eval(): 将字符串string对象转化为有效的表达式参与求值运算 阅读全文

摘要： 转自：https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80687921 2020-6-3更新———————— 1.指数特性 https://zhuanlan.zhihu.com/p/105722023 上图是y=e^x的图像，当x发生微小的变化的时候 阅读全文

摘要： 转自：https://blog.csdn.net/u012149181/article/details/78913167 1. numpy.random.rand() numpy.random.rand(d0,d1,…,dn) rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据，包含0，不包含1 dn 阅读全文

摘要： 1.为何选择序列模型？ 给出上面一些序列数据的例子，真的很神奇，语音识别、音乐生成、情感分类、DNS序列分析、机器翻译、视频活动检测、命名实体识别。 2.数字符号 对于输入序列x,进行人名识别，输出中进行标识。其中T_x(i)表示第i个序列的长度，此处的例子=9. 如何表示单词，首先是有一个词典，假 阅读全文

摘要： 1.迁移学习 比如要训练一个放射科图片识别系统，但是图片非常少，那么可以先在有大量其他图片的训练集上进行训练，比如猫狗植物等的图片，这样训练好模型之后就可以转移到放射科图片上，模型已经从其他图片中学习到了低层的特征，可能会对当前训练系统产生帮助。但要保证其他图片的量很多。 对迁移的模型只要修改输出层 阅读全文

摘要： 转自：廖雪峰网站 1.map/reduce map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。 举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 阅读全文