一、软件设计模式的产生背景 “设计模式”这个术语最初并不是出现在软件设计中，而是被用于建筑领域的设计中。1977 年，美国著名建筑大师、加利福尼亚大学伯克利分校环境结构中心主任克里斯托夫·亚历山大（Christopher Alexander）在他的著作《建筑模式语言：城镇、建筑、构造（A Patte ...
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2020-05-05 17:44:06
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卷积神经网络模型可解释性 缺乏可解释性仍然是在许多应用中采用深层模型的一个关键障碍。在这项工作中，明确地调整了深层模型，这样人类用户可以在很短的时间内完成他们预测背后的过程。具体地说，训练了深度时间序列模型，使得类概率预测具有较高的精度，同时被节点较少的决策树紧密地建模。使用直观的玩具例子以及治疗白 ...
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2020-05-04 13:21:11
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1、数据基数计算： 统计一批数据中不重复元素的个数 2、CNN对于分类任务较为擅长，但是卷积和pool丢失了一些上下文信息，因此在对上下文把握方面，RNN还是更甚一筹。 pm. 1、佳伟哥做的集成模型就是我能想到的最好的解决方法了，因为review_model2.py并没有充分的使用评论内容的信息， ...
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2020-04-29 18:08:02
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seq2seq 是RNN的变种，也叫 Encoder-Decoder 模型。它的输入是一个序列，输出也是一个序列，常用于翻译等场景。 利用两个 RNN，Encoder 负责将输入序列压缩成指定长度的上下文向量c，Decoder 则负责根据上下文向量c生成指定的序列。 上下文向量c也可以参与序列所有时 ...
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2020-04-28 13:00:54
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写在前面 我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的，这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下，看看哪个训练速度快一些。在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候，遇到了模型 ...
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2020-04-18 11:34:14
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目录 背景 从RNN到LSTM LSTM 的核心思想 LSTM前向传播算法 LSTM 的变体 一、背景 由于RNN梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN的机构做了改进，得到了RNN的特例长短期记忆网络LSTM（Long Short-Term Memory）和其它变形，可以从结构上避 ...
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2020-04-08 21:05:54
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目录 RNN概述 RNN模型 RNN前向传播 RNN反向传播算法 其它RNN 一、RNN概述 RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。 首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事 ...
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2020-04-08 20:58:51
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感谢分享原文 http://bjbsair.com/2020 04 03/tech info/29916.html 本文约 3185字 ，建议阅读 6分钟 本文介绍Kaldi 之父 Daniel Povey对语音识别领域技术发展的想法。 在 2019 年小米开发者大会上，Kaldi 之父 Danie ...
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2020-04-08 09:44:15
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lstm：长短时记忆网络，是一种改进后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理的长距离依赖问题。 原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。 按照时间维度展开如下所示： 在t时刻，lstm的输入 ...
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2020-04-05 20:37:18
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定义接口 @FunctionalInterface public interface LambdaNoneReturnNoneParameter { void test(); } @FunctionalInterface public interface LambdaNoneReturnSingle ...
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2020-03-22 19:34:14
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