最近,有个黑人抬棺的视频很火,当你打开视频,你会听到一段电音响起,一群黑人兄弟开始扛着棺材蹦迪。 这段抬着棺材跳舞的视频来自BBC的一段报道,介绍的是加纳共和国当地的一种抬棺...
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TextRank起源与PageRank TextRank的灵感来源于大名鼎鼎的PageRank算法,这是一个用作网页重要度排序的算法。 并且,这个算法也是基于图的,每个网页可...
在如果i=j的求导那里,第二个等号后面的式子貌似写错了,第一项应该是在分子上与第二项的分子相减才对
你说的对!
简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导来写一个softmax求导的推导过程,不仅可以给自己理清思路,还可以造福大众,岂不美哉~softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层,神经网络的反向传播中关键的步骤...
@F1y4L0ve 是的
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因为反向传播的过程就是要先计算误差,然后更新权重啊~ 并且,上一层的误差计算也需要当前层的,如果直接把权重的梯度算好了,再上一层就没法更新了
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题目 https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 前言 上一篇用了个简单的神经网络来解决mnist的问题,介绍了一下权重初始化的技巧,...
题目 https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 前言 上一篇写了一些基础的代码,用一个最简单的神经元来写了一个手写数字的识别。在这一...
题目 https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 前言 前面玩泰坦尼克号花费了一些时间,想要把分数刷的高一些,但是没有成功,感觉再搞下...
来写一个softmax求导的推导过程,不仅可以给自己理清思路,还可以造福大众,岂不美哉~softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层,神经网络的反向传播中关键的步骤...
题目 连接:https://www.kaggle.com/c/titanic 前言 和前几篇差不多,这次换成svm,实际上,对于svm的理解是有了,知道是怎么做的了,但具体公...
题目 连接:https://www.kaggle.com/c/titanic 简析 上一篇用了贝叶斯分类器,这次用决策树和随机森林试一试,不过最终的得分没有贝叶斯分类器高,好...