上一页 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ··· 22 下一页
摘要: sigmoid函数 求导 softmax函数 ,又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广,目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。 举个例子 总结 softmax如何将多分类输出转换为概率,可以分为两步: 1)分子:通过指数函数,将实数输出映射到零到正无穷。 2)分母:将所 阅读全文
posted @ 2023-02-13 14:59 辛宣 阅读(126) 评论(0) 推荐(0)
摘要: LSTM 输入层要求的维度是三维的,其中包含三个参数:batch_size, input_dim和time_step。 隐含层有一个参数:n_hidden。 输出层有两个参数:n_hidden和output_dim。 阅读全文
posted @ 2023-02-11 15:13 辛宣 阅读(226) 评论(0) 推荐(0)
摘要: #CCE8CF 效果: 请在http://github.com中搜索"ZoteroTheme"。 2. 下载后安装到zotoer的插件里 大功告成!!! 选项说明: (1)空背景:主要是菜单栏 (2)容器背景:主要是大部分的字体颜色 (3)瞄边:选中操作选项的字体颜色 (4)默认元素:菜单栏以下的全 阅读全文
posted @ 2023-02-04 23:35 辛宣 阅读(2300) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1543912/202302/1543912-20230204174946354-207327580.png) 阅读全文
posted @ 2023-02-04 17:50 辛宣 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)
摘要: LSTM的内部结构 遗忘门 输入门 细胞状态更新分析 输出门 参考: https://blog.csdn.net/qq_43894221/article/details/126031830 https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/1 阅读全文
posted @ 2023-02-01 23:00 辛宣 阅读(37) 评论(0) 推荐(0)
摘要: "forward"函数是指在LSTM(长短时记忆网络)模型中所执行的一次正向传播。在LSTM中,这个函数的作用是根据当前的输入以及之前的状态来计算当前的输出和更新网络中的隐藏状态。具体来说,首先,网络会对输入进行线性变换,并计算出三个门(输入门、遗忘门和输出门)的值,然后根据这些值来更新网络中的隐藏 阅读全文
posted @ 2023-02-01 12:56 辛宣 阅读(255) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1543912/202302/1543912-20230201125342270-1308608730.jpg) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1543912/202302/1543912-20230201125350960-1012275043.jpg) 阅读全文
posted @ 2023-02-01 12:53 辛宣 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 关键点俩点 在zotero里设置 这里的web模式是,坚果云里才是真正存放pdf的地方,这里只是软链接 在坚果云设置 阅读全文
posted @ 2023-01-31 23:55 辛宣 阅读(48) 评论(0) 推荐(0)
摘要: https://account.jetbrains.com/login 最后激活 参考:https://www.bilibili.com/read/cv19722921 阅读全文
posted @ 2023-01-28 11:19 辛宣 阅读(72) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 点中终端 按command , 阅读全文
posted @ 2023-01-25 21:13 辛宣 阅读(135) 评论(0) 推荐(0)
上一页 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ··· 22 下一页