在公司晨会对称过程中，好几次问到了了相关性分析,正巧看到这个google的开源库，并把相关操作与调试结果记录下来。 小说集可以百度《金庸小说全集 14部》全（TXT）作者：金庸 下载下来。需要整理好格式，门派和武功名称之间需要有换行符，留意删除掉最后一行的空白区域。下载完成后可以用自己习惯的工具或程 ...
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2018-01-17 00:30:51
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TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用 对比两个函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits和tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 从神经网络视角看均方误差与交叉熵作为损失函数时的 ...
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2018-01-12 11:29:00
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昨天： （1）找到了一个Spyder，运行出了网上的一段代码。 （2）收到了老师的数据，目前的方向是CNN和hierarchical clustering（层次聚类） （3）在网上的视频看到了代码，应该看看并尝试运行。 今天： （1）运行：左边 Tensorflow（现已支持Windows） （2） ...
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2018-01-06 00:33:52
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学习目标 -理解分层查询概念 -创建树形组织报告 -格式化分层数据 -树形组织排除分支 分层查询 语法 SELECT [LEVEL],<column>，exper ... FROM <table_name> [WHERE condition(s)] START WITH condition(s) C ...
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2018-01-06 00:05:09
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大概用了有小半个月的时间断断续续的完成了作业1，因为期间每天都还在读论文，所以进度有些落后，不过做完感觉也是收获颇丰。 附上地址 http://note.youdao.com/noteshare?id=d9cadbb038e384c738c4bf27fcdec3fa ...
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2018-01-05 15:40:56
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我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架（比如MxNet，Caffe等），训练一个模型变得非常简单，但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗？你对softmax，sof ...
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2018-01-04 12:26:27
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1.反向传播 关于反向传播我的理解是这样的，SVM和SoftMax可以看成一层神经网络，你如果想要调整它的W很简单，只有求导就可以了，但是当神经网络有多层的话，你无法直接求导来更新最开始层的W，于是就出现了反向传播这个工具。至于神经网络为什么需要多层，理由有很多，我先举个例子，比如一个汽车在图片里面 ...
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2018-01-03 14:09:32
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1.理解线性分类器 目前我了解学习的线性分类器有2个：SVM和逻辑回归（也就是SoftMax），这2个分类器的主体都是一样，不同的地方就是生成损失函数不一样。所以我先讲主体，再讲损失函数，关于线性分类器，大体就是这个样子： 图片说明：生成这三根直线就是三个线性分类器，如果生成了这三根直线后，后面再有 ...
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2018-01-03 14:04:14
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本文介绍如何使用keras作图片分类（2分类与多分类，其实就一个参数的区别。。。呵呵） 先来看看解决的问题：从一堆图片中分出是不是书本，也就是最终给图片标签上：“书本“、“非书本”，简单吧。 先来看看网络模型，用到了卷积和全连接层，最后套上SOFTMAX算出各自概率，输出ONE-HOT码，主要... ...
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2017-12-31 00:40:44
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RNN RNN无法回忆起长久的记忆 LSTM （long short Term memory长短期记忆）解决梯度消失或弥散vanishing 和梯度爆炸explosion 0.9*n-->0 1.1*n >无穷大 在RNN中增加了Gate 案例 所以RNN无法回忆起长久的记忆。LSTM为了解决该问题 ...
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2017-12-27 15:22:30
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