摘要：
1.从百度云下载安装包 点击安装包： 01 选择64位 02 点击install，进入下一步 、 至此，安装完成。 2.破解教程 01 破解过程 将JetbrainsCrack-2.7-release-str.jar文件放入pycharm的安装路径的bin目录下 再用记事本打开“pycharm.ex 阅读全文
posted @ 2020-06-20 10:32
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batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数： （1）batch_size：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。 （2）iteratio 阅读全文
posted @ 2020-06-18 11:14
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1.打开安装包 注意：安装前，关闭360安全卫士 点击next,进入下图 点击I agree 进入下图 选择All Users,点击next 选择anaconda的安装目录，点击next。 勾选Register Anaconda,点击install 点击next,进入下图。 至此，安装完成。接下来需 阅读全文
posted @ 2020-06-16 12:49
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1.利用python读取文件 (1)Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法 <1>读取指定路径下的文件 with open('/path/to/file', 'r') as f: print(f.read()) <2>写文件 with open('/Users/michae 阅读全文
posted @ 2020-06-15 18:24
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1.深度学习框架 pytorch与其他框架的比较 pytorch的学习方法： 课程安排： PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它有以下特点: 类似于NumPy，但是它可以使用GPU 可以用它定义深度学习模型，可以灵活地进行深度学习模型的训练和使用 2.tensor的运算 Tensor类 阅读全文
posted @ 2020-06-15 16:46
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1.词向量回顾 2.Bert、ELMO、GPT引出 每一个词有多个意思 (1)ELMO(Embedding from language model) (2)Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformer) BERT就是trans 阅读全文
posted @ 2020-06-15 10:41
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1.Transformer的入门简介 transformer是一种带有self-attention的seq2seq 的模型 处理seq2seq的问题最常用的架构是RNN 下图，左边的结构是RNN,右边的结构是self-attention layer,bi可以基于整个输入序列而得到的。b1,b2,b3 阅读全文
posted @ 2020-06-15 09:39
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1.one-of-N encoding 与word embedding 2.Word Embedding (1)生成词向量是无监督的 (2)word embedding 的含义 <1>在没有监督的情况下通过阅读大量文档来机器学习单词的含义 <2>一个词可以通过上下文来理解 (3)如何利用上下文 <1 阅读全文
posted @ 2020-06-14 21:48
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1.案例引出 RNN-based network 总是不容易学习。 下图展示了语言模型的损失函数与训练周期的关系。蓝色是理想的损失函数走势图，绿色是实际试验中可能出现的损失值。 损失函数存在突变的现象： 下图中可见Loss 函数的变化情况，左侧的损失函数较大，右侧的损失函数较小，存在剧烈变化的现象。 阅读全文
posted @ 2020-06-14 18:59
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1.RNN导出案例 Neural network needs memory 加入记忆元素的案例： 2.RNN的结构 当神经网络有了记忆后，由于存储在memory中的值不同，模型的输出也会不同。 当然，RNN的结构可以是深层的。 3.Bidirectional RNN 双向的循环神经网络 双向RNN的 阅读全文
posted @ 2020-06-14 16:57
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