在概率论和方向统计中，von Mises分布(又称圆正态分布或Tikhonov分布)是圆上的连续概率分布。它近似于包裹正态分布，是正态分布的圆形模拟。 圆上的自由扩散角θ是一个包裹正态分布的随机变量，随时间线性增长的unwarpped variance。另一方面，von Mises分布是调和势中圆上 ...
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2018-08-27 14:14:00
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tf.nn.bias_add bias_add( value, bias, data_format=None, name=None ) 功能说明： 将偏差项 bias 加到 value 上面，可以看做是 tf.add 的一个特例，其中 bias 必须是一维的，并且维度和 value 的最后一维相同， ...
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2018-08-23 13:13:47
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一、计算机科学期刊介绍 （1）Journal of the ACM(JACM) 此刊物为ACM的官方学刊，受到最广泛的尊敬。但由于该刊宣称它只刊登那些对计算机科学有长远影响的论文，因此其不可避免地具有理论歧视（theory bias）。事实上确实如此：尽管JACM征稿范围包括了计算机的绝大部分领域， ...
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2018-08-22 17:10:15
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total: use appkey & secrect variance naming rule 提供沙箱环境 使用api gateway 使用rest(但返回结果包裹了 isp.thread limit:102 内部标准) last but not least : 做基础的api，通过api 构造 ...
tf.add 和 tf.nn.bias_add 的区别：1）tf.nn.bias_add 是 tf.add 中的一个特例，tf.nn.bias_add 中 bias 一定是 1 维的张量；2）tf.nn.bias_add 中 value 最后一维长度和 bias 的长度一定得一样。 ...
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2018-08-18 19:36:58
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If your Neural Network model seems to have high variance, what of the following would be promising things to try? Make the Neural Network deeper N Get ...
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2018-08-16 10:38:13
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误差分析 当我们设计并训练好模型之后，就需要在测试集上进行验证。而当模型在测试集上的效果不佳后，我们就需要从模型在测试集上的误差来源进行分析，进而调整模型。而模型在测试集上的误差主要来自两个方面：偏差（bias）和方差（variance）。 偏差（bias）和方差（variance） 若我们设计的模 ...
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2018-08-15 21:39:35
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1. tf.add(a, b) 与 a+b 在神经网络前向传播的过程中，经常可见如下两种形式的代码： tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 简而言之，就是 tf.add(a, b) 与 a + b二者的区别，类似的也有，tf.assign 与 ...
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2018-08-02 23:02:43
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The goal of backpropagation is to compute the partial derivatives ?C/?w and ?C/?b of the cost function C with respect to any weight ww or bias b in th ...
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2018-07-30 01:05:44
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