There is going to be a party to celebrate the 80-th Anniversary of the Ural State University. The University has a hierarchical structure of employees ...
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2018-05-19 20:02:44
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【提要】SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis） 【步骤】 1、 【注意】 1、项目文件目录默认是扁平的，甚是难看，可将其换成树状结构： 文件目录右上方有下向下图标，点开后选择Package Presentation，展开后选择 Hierarchical； ...
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2018-05-19 13:11:46
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TensorFlow入门 入门用法 1.首先载入Tensorflow库,并创建InteractiveSession,接下来创建Placeholder,即输入数据的地方 2.然后定义系数W and b 3.实现算法（以softmax为例） 4.定义损失函数（loss Function)描述模型对分类的 ...
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2018-05-13 12:03:22
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一、输出层结构 注意到，huffman树的每一层，都有参数和激活函数sigmoid存在，实际上是一个神经网络。影响该节点的二分类走向。这和一般的多分类问题中，各种分类是同处于平等的最后一层，是不同的。 二、模型推导 我们重点关注输出层huffman树过程的模型推导。对于每个走到huffman树根节点 ...
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2018-05-12 13:16:36
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背景知识：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 假设softmax层的输入（softmax前一次的输出），或者理解为一般分类器的得分f(x)=</theta,x>中的/theta可以随便减一 ...
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2018-05-12 11:54:11
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监督学习 非监督学习：学习结构化知识 强化学习 监督学习: 线性回归模型：输出y是连续的 Logistic回归模型（实际上不是回归问题，是分类问题）：输出y是0，1离散的 Logistic回归模型： Sigmoid函数：将任何输入变成0与1之间的输出，也用来表示概率 softmax函数：将多个输入变 ...
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2018-05-08 19:33:31
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从香农的信息熵谈其起，再聊聊逻辑回归和softmax； ...
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2018-05-07 22:47:01
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Tensorflow交叉熵函数：cross_entropy 注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，而是softmax或sigmoid函数的输入，因为它在函数内部进行sigmoid或softmax操作 tf.nn.sigmoid_cro ...
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2018-05-05 15:26:04
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注意看黄色部分，在网络的中后段，直接加入了分类引入梯度。这样能避免离末尾softmax较远的层，难以训练的问题。 模块化结构便于增添修改 实际测试时，2个额外的softmax会被去掉 ...
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2018-05-05 11:12:24
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1、什么是回归？ 是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。 2、线性回归 代价函数（平方误差代价函数，加1/2是为了方便求导）： 梯度下降法： (1) 批处理梯度下降法：每次对全部训练数据进行求导后更新参数 ...
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2018-05-04 14:20:55
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