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    算法分析基礎(chǔ)

    算法分析基礎(chǔ) 大O表示法(Big-O) 一個(gè)算法所實(shí)施的操作數(shù)量或這步驟數(shù)可作為獨(dú)立于具體程序/機(jī)器的度量指標(biāo) 賦值語句是一個(gè)合適的選擇:一條賦值語句同時(shí)包含了(表達(dá)式)計(jì)算...

  • 使用python來操作redis用法詳解

    1、redis連接 redis提供兩個(gè)類Redis和StrictRedis用于實(shí)現(xiàn)Redis的命令,StrictRedis用于實(shí)現(xiàn)大部分官方的命令,并使用官方的語法和命令,R...

  • Tensorflow 的NCE-Loss的實(shí)現(xiàn)和word2vec

    這兩天因?yàn)閷?shí)現(xiàn)mxnet的nce-loss,因此研究了一下tensorflow的nce-loss的實(shí)現(xiàn)。所以總結(jié)一下。 先看看tensorflow的nce-loss的API:...

  • @xlvector 第一次看的時(shí)候 沒有看到樓上的評(píng)論

    Tensorflow 的NCE-Loss的實(shí)現(xiàn)和word2vec

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  • 倒數(shù)第二段,應(yīng)為“TF的word2vec實(shí)現(xiàn)里,詞頻越大,詞的類別編號(hào)越小,被采樣到的概率越大?!?

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  • @Not_GOD 感謝大神的分享!

    理解 LSTM 網(wǎng)絡(luò)

    作者: Christopher Olah (OpenAI)譯者:朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu(CSAGI / University AI)原文鏈接:https:...

  • 樓主厲害,為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域做貢獻(xiàn)的人都值得稱贊,我們已經(jīng)聚集了很多人,翻譯完成了 Tensorflow 官方教程,并得到 Jeff Dean 的認(rèn)可,你可以來我們這里看看,沒準(zhǔn)能找到志同道合的人,https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh,如果想要有個(gè)平臺(tái)做發(fā)布,我們可以提供技術(shù)支持。

  • “讓我們回到語言模型的例子中來基于已經(jīng)看到的預(yù)測(cè)下一個(gè)詞。在這個(gè)問題中,細(xì)胞狀態(tài)可能包含當(dāng)前主語的類別,因此正確的代詞可以被選擇出來。當(dāng)我們看到新的代詞,我們希望忘記舊的代詞?!? 是不是應(yīng)該是“當(dāng)我們看到新的主語”吧

  • @zgkk 作者把原文的“subject”都翻譯成了 “代詞” ,個(gè)人覺著 翻譯成 “主語”更好! 贊同!

    理解 LSTM 網(wǎng)絡(luò)

    作者: Christopher Olah (OpenAI)譯者:朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu(CSAGI / University AI)原文鏈接:https:...

  • 不是我吹逼呀 這排版很舒服了

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    作者: Christopher Olah (OpenAI)譯者:朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu(CSAGI / University AI)原文鏈接:https:...

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