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  • 贝叶斯方法与其中的思想

    content 连续性随机变量的分布以及概率密度 似然函数 贝叶斯方法 参考资料(强烈推荐最后一个) 连续性随机变量的分布以及概率密度 连续性随...

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    CS224N笔记——第二讲——word vector representations,word2vec

    Natural Language Processing with Deep Learning课程代号CS224N,是斯坦福大学的有关自然语言处理...

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    简述动量Momentum梯度下降

    梯度下降是机器学习中用来使模型逼近真实分布的最小偏差的优化方法。在普通的随机梯度下降和批梯度下降当中,参数的更新是按照如下公式进行的: W = ...

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    深度学习tips-降低模型的方差

    请双击666,没点关注的老铁们请点波关注。没有简书账号的老铁们也可以关注CSDN同名博客。 bias和variance在深度学习中是两个不同的概...

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    谈谈Adversarial Autoencoders

    保留初心,砥砺前行 CSDN链接 最近看了Adversarial Autoencoders(以下简称AAE)这篇paper,就随便写几句笔记。 ...

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    SeqGAN——对抗思想与增强学习的碰撞

    保留初心,砥砺前行 SeqGAN这篇paper从大半年之前就开始看,断断续续看到现在,接下来的工作或许会与GAN + RL有关,因此又把它翻出来...

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    机器学习之路,你可能需要用到的...

    保留初心,砥砺前行 这里不仅记录一些在学习中查阅的有营养的资料,同时也记录了一点我对于该资源的看法,供同路的同学们享用。 资源都是零零碎碎的,没...

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    简谈Linear Regression

    要不要点紧呐 20天没发文章了,罪过罪过。 深夜了,就简单写一下今天了解到的一点关于Linear Regression的内容。 什么是Linea...

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    让你奶奶轻松搞懂Naive Bayes的理论与实践

    stay simple,stay naive hahaha,今天连文章的第一句话都改了。不过,我标题党了... ...毕竟你奶奶可能连概率是什么...

个人介绍
未来是由很多个现在组成的。
深度学习探索者
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