Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广. 参考:http://blog.csdn.net/u014422406/article/details/52805924 sigmoid将一个real value映射到(0,1)的区间(当然也可以是(-1,1)),这样可以用来做二分类. 而softmax把一个k维的real value向量(a1,a2,a3,a4….)映射成一个(b1,b2,b3,b4….)其中bi是一个0-1的常数,然后可以根据bi的大小来进行多分类…

先采用一个简单的输入文本做测试 [root@cq01-forum-rstree01.cq01.baidu.com rnnlm]# pwd /home/users/chenghuige/rsc/app/search/sep/anti-spam/rnnlm [root@cq01-forum-rstree01.cq01.baidu.com rnnlm]# cat shijiebei2.txt 喜欢 观看 巴西 足球 世界杯 喜欢 观看 巴西 足球 喜欢 观看 巴西 足球 喜欢 观看 巴西 喜欢 观看…

写在前面:在本篇博客中,旨在对线性回归从新的角度考虑,然后引入解决线性回归中会用到的最大似然近似(Maximum Likelihood Appropriation-MLA) 求解模型中的参数,以及梯度下降法解决MLA.然后分析加入不同范数(L0, L1, L2)对线性回归的影响.其次,另外一个重点是Logistic回归,他们分别用来 做回归和分类.线性回归与Logistic回归的区别,以及由Logistic回归引出的SoftMax回归及其用途. 一.线性回归 (1)残差 对于线性回归模型,我们一…

0语言模型-N-Gram 语言模型就是给定句子前面部分,预测后面缺失部分 eg．我昨天上学迟到了,老师批评了____. N-Gram模型: ,对一句话切词 我 昨天 上学 迟到 了 ,老师 批评 了 ____. 2-N-Gram 会在语料库中找 了 后面最可能的词: 3-N-Gram 会在预料库中找 批评了 后面最可能的词: 4-N-Gram 的内存耗费就非常巨大了(语料库中保存所有的四个词的预料组合).     1.1单向循环神经网络 一个单隐层结构示意图:…

RL到了第三章题目多的不可思议 前两章比较简单,就在博客随便写写了.之后的用pdf更新. 1.1: Self-play will result different move even from the first step due to randomization of the action choice. The method should then learn two sets of value functions, first hand and second hand. In genera…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Thinking_boy1992/article/details/53207177 本文翻译自 时序模型就是层次的线性叠加. 你能够通过向构造函数传递层实例的列表构建序列模型: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, in…

About this Course This course will teach you how to build models for natural language, audio, and other sequence data. Thanks to deep learning, sequence algorithms are working far better than just two years ago, and this is enabling numerous exciting…

很久没有写总结了,这篇博客仅作为最近的一些尝试内容,记录一些心得.FFM的优势是可以处理高维稀疏样本的特征组合,已经在无数的CTR预估比赛和工业界中广泛应用,此外,其也可以与Deep Networks结合(如DeepFM等工作),很好地应用在数据规模足够大的工业场景中.Recurrent Entity Network是facebook AI在2017年的ICLR会议上发表的,文章提出了Recurrent Entity Network的模型用来对world state进行建模,根据模型的输入对记忆…

这篇文章主要处理了在问题生成(Question Generation,QG)中,长文本(多为段落)在seq2seq模型中表现不佳的问题.长文本在生成高质量问题方面不可或缺. 1. Introduction QG可以让对话系统更积极主动,也可以生成更多的问题来丰富QA(Question Answering)系统,同时在教育领域的阅读理解方面也有应用. QG主要分为rule-based和neural approach: rule-based:可以看作是一个fill-and-rank模型,提取目的句子…

目录 1.Memory Networks 框架 流程 损失函数 QA 问题 一些扩展 小结 2.End-To-End Memory Networks Single Layer 输入模块 算法流程 Multiple Layer 网络参数设置细节 QA 问题 3 Key-Value Memory Networks 4 Dynamic Memory Networks Input Module Question Module Episodic Memory Module Attention mechan…