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2018年8月24日
tensorflow分布式训练
摘要: https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/61197190 tensorflow分布式训练 https://cloud.tencent.com/developer/article/1006345 分布式 TensorFlow,分布式原理、最佳实践 ht
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posted @ 2018-08-24 15:35 chease
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2018年8月21日
词向量
摘要: 1、github资料 https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors https://blog.csdn.net/u011736505/article/details/73292678 2、glove https://blog.csdn.net/s
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posted @ 2018-08-21 14:24 chease
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规范化Normalization
摘要: 一、批规范化 Batch Normalization 规范化:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33173246 转自: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 https://zhuanlan.zhihu.c
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posted @ 2018-08-21 13:33 chease
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has invalid type <class 'numpy.ndarray'>, must be a string or Tensor
摘要: 转自: https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/78833922 has invalid type <class 'numpy.ndarray'>, must be a string or Tensor. (Can not convert a n
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posted @ 2018-08-21 11:15 chease
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2018年8月17日
Python 异常处理
摘要: 参考: https://www.cnblogs.com/klchang/p/4635040.html 1、str(e) 返回字符串类型,只给出异常信息,不包括异常信息的类型,如1/0的异常信息 'integer division or modulo by zero' 2、repr(e) 给出较全的异
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posted @ 2018-08-17 16:08 chease
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谈谈激活函数以零为中心的问题
摘要: 转自: https://liam0205.me/2018/04/17/zero-centered-active-function/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/307901500 今天在讨论神经网络中的激活函数时,陆同学提出 Sigmoid 函数的输出不是以零为中心的(
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posted @ 2018-08-17 13:33 chease
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2018年8月16日
防止过拟合措施
摘要: 转自:https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657 正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,
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posted @ 2018-08-16 20:20 chease
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循环神经网络RNN及LSTM
摘要: 细节: 01) LSTM遗忘门偏置项初始化为什么比较大 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/113109644 一、循环神经网络RNN RNN综述 https://juejin.im/entry/5b97e36cf265da0aa81be239 RNN中为什么要采用tan
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posted @ 2018-08-16 17:10 chease
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梯度消失、爆炸原因及其解决方法(转)
摘要: 转自: https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78847691 前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失
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posted @ 2018-08-16 17:02 chease
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2018年8月15日
Learning to Rank for IR的评价指标—MAP,NDCG,MRR
摘要: 转自: https://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。M
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posted @ 2018-08-15 11:51 chease
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