随笔分类 - 机器学习
[转]Deep Reinforcement Learning Based Trading Application at JP Morgan Chase
摘要：Deep Reinforcement Learning Based Trading Application at JP Morgan Chase https://medium.com/@ranko.mosic/reinforcement-learning-based-trading-applicat
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[转]Introduction to Learning to Trade with Reinforcement Learning
摘要：Introduction to Learning to Trade with Reinforcement Learning http://www.wildml.com/2018/02/introduction-to-learning-to-trade-with-reinforcement-learn
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CNN 参数计算
摘要：CNN 时间计算复杂度与空间复杂度 即，连续个数与参数个数， 每一个连接都意味着一个计算， 每一个参数都意味一个存储单元。 只计算主要部分。 CNN局部连接与权值共享 如图所示： 全连接：如左图所示，全连接情况下，输入图片为1000x1000像素的图片， 隐藏层为同样的1000x1000个神经元(即
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[转]自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么
摘要：自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么 https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50550211 /* 版权声明：可以任意转载，转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 要是关注深度学习在自然
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EPOCH, BATCH, INTERATION
摘要：CIFAR10 数据集有 50000 张训练图片，10000 张测试图片。现在选择 Batch Size = 256 对模型进行训练。 每个 Epoch 要训练的图片数量： 训练集具有的 Batch 个数： 每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数： 每个 Epoch 具有的 Iteratio
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准确度，精确度， 召回率
摘要：准确率(正确率, accuracy)，精确度(precision)， 召回率(recall) 都是计算正条件值 (Condition positive， 正样本). 查准率（Precision）查准率反映了被判定为正例中真正的正例样本的比重 查全率（Recall）查全率反映了被判定的正例占总的正例的
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[转]熵(Entropy),交叉熵(Cross-Entropy),KL-松散度(KL Divergence)
摘要：https://www.cnblogs.com/silent-stranger/p/7987708.html 1.介绍： 当我们开发一个分类模型的时候，我们的目标是把输入映射到预测的概率上，当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近。 这篇文章我们关注在我们的模型
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[转] 理解 LSTM 网络
摘要：[译] 理解 LSTM 网络 http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我
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[转]An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks
摘要：An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/ Posted on August 11, 2016 b
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【转】Principles of training multi-layer neural network using backpropagation
摘要：Principles of training multi-layer neural network using backpropagation http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html The project describ
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[转]PLA算法总结及其证明
摘要：PLA算法总结及其证明 http://m.blog.csdn.net/article/details?id=45232891 分类： 机器学习 PLA(Perception Learning Algorithm)适用于二维及高维的线性可划分问题。问题的答案只有同意或者不同意。例如银行可以根据顾客的个
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