我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字，从0到9。我们希望得到给定图片代表每个数字的概率。比如说，我 们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的 小圆)，然后给予它代表其他数字的概率更小的值。 这是一个使用softmax回归(s ...
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2017-08-17 12:56:10
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在阅读本文之前，建议首先阅读“简单易学的机器学习算法——word2vec的算法原理”（眼下还没公布）。掌握例如以下的几个概念： 什么是统计语言模型 神经概率语言模型的网络结构 CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构 Hierarchical Softmax和Negative Sampling ...
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2017-08-16 17:11:29
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CBOW和Skip-gram模型 word2vec有两个模型,分别是CBOW和Skip-gram模型。这两个模型又都可以有两种优化方法。分别是 Hierarchical Softmax与Negative Sampling 。所以实现word2vec有四种方式: 2013年末，Google发布的wor ...
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2017-08-14 23:35:48
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层次聚类(Hierarchical Clustering) 一.概念 层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示： 二.合并方法 在聚类中每次迭代都将两个 ...
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2017-08-11 14:39:30
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使用mail做例子。配置放在mail.properties文件中。属性必须命名规范才能绑定成功。 Spring Boot 使用一些松的规则来绑定属性到@ConfigurationProperties bean 并且支持分层结构（hierarchical structure）。开始创建一个@Confi ...
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2017-08-10 18:06:24
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Problem Description There is going to be a party to celebrate the 80-th Anniversary of the Ural State University. The University has a hierarchical st ...
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2017-08-08 13:58:05
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在word2vec原理篇中，我们对word2vec的两种模型CBOW和Skip-Gram，以及两种解法Hierarchical Softmax和Negative Sampling做了总结。这里我们就从实践的角度，使用gensim来学习word2vec。 1. gensim安装与概述 gensim是一 ...
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2017-08-03 15:03:39
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http://www.cnblogs.com/Deep-Learning/p/7073744.html http://www.cnblogs.com/lutingting/p/4768882.html http://chenrudan.github.io/blog/2016/01/09/logist ...
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2017-07-31 01:07:58
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ResNet(Residual Neural Network)，微软研究院 Kaiming He等4名华人提出。通过Residual Unit训练152层深神经网络，ILSVRC 2015比赛冠军，3.57% top-5错误率，参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet结构，极快加速超深神经 ...
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2017-07-29 10:17:21
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fine-tuning:把已经训练过的模型应用到新的数据集上，相当于继续训练 例子： fine-tuning: 先拿CNN在cifar100上训练，然后仅仅修改最后一层softmax的输出节点个数（100改为10），再放到cifar10上训练。 训练过程： 第一步，fine-tuning训练过程： ...
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2017-07-24 23:31:23
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