1.代价函数什么是代价函数？ - 知乎除以2m是为了方便计算。通过求误差平均值。来确定最小取值。2.梯
作者：华为云开发者社区链接：https://www.zhihu.com/question/23700474/answer/1878757572来源：知乎著作权归作true positive rat类器.
Embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，这个Embedding向量的性质是能使距离相近的向量对应的物体有相近的含义。正是因为Embedding能够用低维向量对物体进行编码还能保留其含义的特点，所以其非常适合用于深度学习。https://www.zhihu.com/question/283751866
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46255482修正线性单元，是人工神经网络中常用的激活函数，通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。这个原因大家都知道，为了增加非线性呗！深度学习的目的是用一堆神经元堆出一个函数大致的样子，然后通过大量的数据去反向拟合出这个函数的各个参数，最终勾勒出函数的完整形状。那如果激活函数只是线性函数，那一层层的线性函数堆起来还
Softmax函数将多个标量映射为一个概率分布，其输出的每一个值范围在(0,1)。大概就是将数据缩放到0-1的区间之内吧。 输出向量为[3,1,-3]，3代表类别1的分量；1代表类别2对应的分量；-3代表类别3对应的分量；经过图中的softmax函数的作用后，将其转化为[0.88,0.12,0]，它的意义是：这个输入样本被分到类别1的概率是0.88，被分成类别2的概率是0.12，然而被分
分布表示：是基于分布假设理论，利用共生矩阵来获取词的语义表示，可以看成是一类获取词表示的方法。用上下文描述语义的表示方法（或基于分布假说的方法）都可以称作分布表示，如：潜在语义分析模型（Latent Semantic Analysis, LSA）潜在狄利克雷分配模型（Latent Dirichlet Allocation，LDA）等。分布式表示：把文本分散嵌入到另一个空间，一般是从高维空间嵌入到低
安装目的，就是为了便于工程管理。前提，安装一下python3.6。看这个教程会更加方便。1.安装虚拟环境sudo pip3 install virtualenv 2.安装虚拟环境扩展包sudo pip3 install virtualenvwrapper 3. 编辑家目录下的.bashrc文件，添加下面3行代码[如果没显示.bashec这个文
RNN：RNN ，是同一神经网络的多次复制，每个神经网络模块会把消息传递给下一个。是包含循环的网络，允许信息的持久化。循环进行学习，前期的学习知识，可以为后期所用。长期依赖（Long-Term Dependencies）问题：但是，如果当前需要的学习知识距离上次的知识经验距离较远，就会丧失连接如此远的就知识（信息）的能力。理论上，RNN 绝对可以处理这样的 长期依赖 问题。幸运的是，LSTM 并没
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https://www.iteye.com/blog/wdhdmx-1343856原文讲的挺有道理的；奇妙的地方就是将字符串的对比，转换为了数值之间的计算；相似度算法——Levenshtein(编辑距离)下面的图中第一处：第一处A，因为左边和上边的是相等的，所以左上角不用加1；但是，左边和上面都是要加1的；最终三个数值之间挑出来一个最小的数据：【1,1,0】就是0；第二处：左边和上面的数据
相对于深度学习，传统机器学习的流程往往由多个独立的模块组成，比如在一个典型的自然语言处理（Natural Language Processing）问题中，包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等多个独立步骤，每个步骤是一个独立的任务，其结果的好坏会影响到下一步骤，从而影响整个训练的结果，这是非端到端的。而深度学习模型在训练过程中，从输入端（输入数据）到输出端会得到一个预测结果，与真实结果相
简而言之，池化就是去除杂余信息，保留关键信息参考：池化是什么意思？ - 知乎
句子后附上特殊符号 “<eos>” (end of sequence) 表示序列的终止
简介机器翻译、人机对话、聊天机器人（如小冰、小爱、小艺。。。）等等对话生成场景人物，这些都是应用在当今社会都或多或少的运用到了我们这里所说的Seq2Seq。Seq2Seq模型是输出的长度不确定时采用的模型。seq2seq属于encoder-decoder结构的一种。本质上就是两个RNN模型的合作，一个作为编码器、一个作为解码器。这种情况一般是在机器翻译的任务中出现，将一句中文翻译成英文，那么这句英
代码如下："""读取存在空行的文件，删除其中的空行，并将其保存到新的文件中"""def rewrite(): with open('src-test.txt','r',encoding = 'utf-8') as fr,open('newsrc-test.txt','w',encoding = 'utf-8') as fd: for text in fr.readlin
#拆分训练集和测试集x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=
Epoch:使用训练集的全部数据对模型进行一次完整训练，被称之为“一代训练”.Batch:使用训
参考：【tensorflow】浅谈什么是张量tensor_sowhat-CSDN博客所有的输入数据，如字符
就是神经网络的意思；在DNN出现之前，这个名称广泛使用！
参考：机器识文断字的秘密：人工智能如何理解语言本文仅仅部分内容，更多知识在上方链接中！
端到端的学习方式就是在整个学习流程中并不
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