论文阅读：《A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing》（二）

https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80119245 4 前馈神经网络（略） 5 单词嵌入神经网络方法的一个主要组成部分是使用嵌入-在低维空间中表示每个特征作为向量。但是向量来自哪里呢？本节将调查常见的方法。 5.1 随机初始化当有足够的监督训练数据可用时，可以将特征嵌入与其他模型参数相同：将嵌入向量初始化为随机值，并让网络训练过程...

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《深度学习Ng》课程学习笔记01week3——浅层神经网络

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77884830 3.1 神经网络概览 3.2 神经网络表示 3.3 计算神经网络的输出对应的正向...就是只是单个神经元的线性组合： 3.8 激活函数的导数 sigmoid Tanh ReLU 3.9 神经网络的梯度下降法更多可见： http://blog.csdn.net/u011239443

《深度学习Ng》课程学习笔记02week1——深度学习的实用层面

/u011239443/article/details/76360294#t3 归一化的好处： 1.10 梯度消失与梯度爆炸 1.11 神经网络的权重初始化初始化权值尽可能的接近于0，梯度下降的速度才能...http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77947043 1.1 训练 / 开发 / 测试集 1.2 偏差 / 方差低偏差高方差，则表示泛化

《深度学习Ng》课程学习笔记01week4——深层神经网络

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77929528 4.1 深层神经网络 4.2 前向和反向传播前向传播反向传播反向传播的四个基本方程总结 4.3 深层网络中的前向传播 4.4 核对矩阵的维数 4.5 为什么使用深层表示可以从简单特征到复杂特征：从电路理论上来说需要隐藏层才能多特征计算： 4.6 搭建深层神经网络块 4.7

论文阅读：《基于深度学习的线上农产品销量预测模型研究》

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/78135388 ICM模型文中提出的 model- Imperial Crown Model(short for ICM)简单讲就是用自动编码器将权值初始化，然后反向传播优化模型。关于自动编码器可以参阅：http://blog.csdn.net/u011239443/article

机器学习实战简化版SMO算法

原文地址：https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77170119 SMO算法实现 SMO背后的含义我们来看下SVM的对偶问题：没错，我们在不断的调整alphas，其实就是在不断的调整alpha来优化问题。就如我们在《机器学习技法》中说的，无论是SVM 还是 PLA，w都是y n z n ynzn的组合，可以看成是由原始的数据表示

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[论文速览] Probing Neural Network Comprehension of Natural Language Arguments

Probing Neural Network Comprehension of Natural Language Arguments 自然语言论据的神经网络理解探讨,https://arxiv.org/pdf/1907.07355.pdf Abstract 我们惊讶地发现，BERT在辩论推理理解任务中77%的峰值表现仅比未经训练的人的平均基线低3个百分点。然而，我们发现这个结果完全是由于利用了数...

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