序 交叉熵损失是分类任务中的常用损失函数,但是是否注意到二分类与多分类情况下的交叉熵形式上的不同呢?本次记录一下二者的不同。 两种形式 这两个都是交叉熵损失函数,但是看起来长...
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本文将通过细节剖析以及代码相结合的方式,来一步步解析Attention is all you need这篇文章。 这篇文章的下载地址为:https://arxiv.org/a...
研究生三年,作为一名非计算机专业的学生,能够从一名纯小白(Python不会,机器学习没听说过)到最后校招拿到几个不错的offer,个人感觉可以给自己打个及格分吧。写本文的目的...
embedding大家都不陌生,在我们的模型中,只要存在离散变量,那么一般都会用到embedding操作。今天这篇,我们将按以下的章节来介绍TF中的embedding操作。 ...
看题目,相信大家都知道本文要介绍的便是经典的Youtube的深度学习推荐系统论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendatio...
递归在解决某些问题的时候使得我们思考的方式得以简化,代码也更加精炼,容易阅读。那么既然递归有这么多的优点,我们是不是什么问题都要用递归来解决呢?难道递归就没有缺点吗?今天我们...
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本文简单介绍 Keras 的两个 Backend,也就是Keras基于什么东西来做运算。Keras 可以基于两个Backend,一个是 Theano,一个是 Tensorfl...