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W2
weekly notes
(一)wordsandphrasesAffliction:痛苦Puberty:青春期Allergic:过敏Stakeaclaim:assertone'srighttosomething.声明所有权E.g.Oncetheolderboysstakeaclaimtothelawn,nootherboysdaretogoonit.Foolproof:incapableofgoingwrongorbein
wuying62
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2023-03-22 22:53
#1-6
没完成的工作包括生信导论通读及CNS论文通读新的一周,会相应的比上周忙,除了临床的事务之外,
W2
/W3/W4都有局要参加,W5/W3晚上做不了事,因此本周的工作更多要依靠
我拼故我信
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2023-03-18 06:05
Inlight写作打卡
W2
——全职妈妈的喜忧生活
全职妈妈的喜忧生活01三年前,我正式成为全职妈妈。全职之前也是纠结很久,最终选择和先生团聚,去另一个与父母远隔千里的城市生活。做了这个决定之后,我开始各种张罗,筹划不一样的人生。比如,我人还未到长沙,已经开始电话联系当地靠谱的瑜伽培训机构,进行咨询和筛选。儿子开学后不久,我便参加了全日制的瑜伽教练培训。充实的生活,给了我很多陌生城市的带入感,我也踩上自己的节奏,稳稳地幸福着。图片发自App人还未到
Hattie小小
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2023-03-16 20:31
读书心得
W2
:《社会心理学》(第1-8章)
#读书目的#1、想知道人们各种行为背后的原因2、想知道关于人类行为的这类研究是怎样做的#重点记录#1、关于自尊:那么,那些常常做坏事的自我膨胀的人。是否是在掩饰他们的内在不安全感和低自尊呢?那些过分自信和自恋的人,是不是在用一个夸大自我的面具来掩盖其弱小的自我呢?许多研究者都试图要找到包藏在这种外壳里的低自尊。然而,通过对欺诈者、黑帮成员、种族灭绝的独裁者和令人讨厌的自恋者的研究,并没有发现相关的
蓝色方舟100
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2023-03-15 19:27
NLP入门概览(2)——统计语言模型、语料库
假设句子S=w1,
w2
,...,wnS=w_1,w_2,...,w_nS=
道巅
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2023-03-15 04:03
NLP
W2
: Media
年轻人过度沉溺于各种社交媒体应经是不争的事实。其危害,特别对于学生,包括网络暴力、安全、沉迷构建呈现虚幻的网络形象等。没有社交媒体就不能和朋友交流沟通了吗?还挺怀念旧时的书信时代。
April2018
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2023-03-13 12:09
mysql导入emoji数据乱码
mysql表支持emoji,需要设置表编码为utf8mb4CREATETABLE`sample`(`date`char(10)DEFAULTNULL,`w1`varchar(50)DEFAULTNULL,`
w2
大闪电啊
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2023-03-13 01:51
身心驿站暨一品九型232期觉察营
答:侧翼对我的影响是大部分是
w2
,偶尔会出现w
上善若水心灯
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2023-03-12 03:05
如何窥见W1与
W2
的迥异人生?
橙子2020.2.20经过小区门卫的层层盘查,W们终于能走出小区。想象着自己是为疫情而隐匿许久,耗尽身心、无私奉献的战士,W们感到热泪盈眶。当然,这泪只能在心理上才是算数的。W们激动地奔向超市,闲庭信步,精挑细选,一通乱买。临结账时突然想着要营养均衡,W们顺手拿了一网兜特价橙子,这才心满意足。W1回家,一家人还在昏睡。老公最先醒来,朝整理冰箱的W1喊了一声:“做饭了没?”这一声把孩子们都吵醒了,包
苏月言
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2023-03-11 22:21
生成模型与判别模型
例如两类(w1和
w2
)分类问题,如果Y大于阈值,X就属
吃肉的小馒头
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2023-03-11 18:33
机器学习
机器学习
算法
人工智能
10月优秀作业链接
【
W2
】复盘日志优秀作业链接数3-31号-杨芳数4-31号-张仙琴(含1单元课文单词按词性分类版本)数4一组(互动气氛好!)
王虹亮
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2023-03-11 03:18
pytorch权值初始化和损失函数
pytorch权值初始化和损失函数权值初始化梯度消失与爆炸针对上面这个两个隐藏层的神经网络,我们求
w2
的梯度可以发现,
w2
的梯度与H1(上一层网络的输出)有很大的关系,当h1趋近于0时,
w2
的梯度也趋近于
在路上的工程师
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2023-03-10 13:35
pytorch
pytorch
深度学习
Kaiming
损失函数
【Java实现】动态规划算法解决01背包问题
1、问题描述:一个旅行者有一个最多能装m公斤的背包,现在有n中物品,每件的重量分别是W1、
W2
、……、Wn,每件物品的价值分别为C1、C2、……、Cn,需要将物品放入背包中,要怎么样放才能保证背包中物品的总价值最大
宝爷~
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2023-03-09 22:23
数据结构与算法
Java
算法
动态规划
java
六、正向传播、反向传播、衰减与爆炸(3月3日学习笔记)
前向传播如图所示其中含有一个隐藏层且不考虑偏置情况下(其中W1,
W2
开始时都是以一定标准差随机生成的较小的权重张量),x经过Z=W1*X,Z经过激活函数得到h,Z和h合在一起可以看成是某个激活函数的全连接层
小常在学习
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2023-03-08 21:03
动手学pytorch
人工智能
python
深度学习
Pytorch学习笔记(深度之眼)(6)之权值初始化
1、梯度消失与爆炸上面公式中,H1是上一层神经元的输出值,
W2
的梯度依赖于上一层的输出,如果H1的输出值趋向于零,
W2
的梯度也趋向于零,从而导致梯度消失。
liuyu进阶
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2023-02-20 07:48
python
深度学习
笔记
深度学习
神经网络
人工智能
斯坦福大学-自然语言处理入门 笔记 第四课 语言模型
目标:计算句子或者是一系列单词的概率P(W)=P(W1,
W2
,W3,W4,W5...Wn)P\left(W\right)=P(W_{1},W_{2},W_{3},W_{4},W_{5}...W_{n})
sansheng su
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2023-02-07 08:17
introduction
to
NLP
语言模型
平滑
自然语言处理
N-grams
斯坦福
汇川MD500变频器学习之路(二)实际操作
4.2外部控制运行4.3通讯式五、频率源给定六、速度/扭矩模式七、I/O功能7.1DI注意事项7.2DO注意事项一、上电检查接线1.1上电前的检查(4+1)1)功率电路接线:输入R、S、T,输出U、V、
W2
今年也要加油努力
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2023-02-05 14:41
汇川MD500
学习
pytorch 手写数字识别模型
__init__()self.conv=torch.nn.Sequential(#用来实现2d卷积操作,h和
w2
个维度,当前图片的channel是1,输出是32,卷积核是5torch.nn.Conv2d
Icarus_
·
2023-02-05 14:07
pytorch
python
线性回归
CS231N作业1Two-Layer Neural Network
继承上次作业的softmax计算损失,再额外加个隐藏层1.完成neural_net.py中scores的计算z1=X.dot(W1)+b1a1=np.maximum(0,z1)scores=a1.dot(
W2
努力学习做大佬
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2023-02-05 09:40
CS231N作业
python
开发语言
numpy
神经网络
一、神经网络1.神经元(节点)是神经网络的的基础单元,基本形式为wx+b(x1、x2为输入向量,w1、
w2
为权重,b为偏置,g(z)为激活函数,a为输出)大量神经元相互连接组成神经网络,每个神经元接受一个或多个信号输入
芒果很芒~
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2023-02-04 09:04
机器学习
神经网络
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》第二章笔记
以下图为例,x1,x2是输入信号,w1,
w2
是权重,如果计算出的结果超过某个阈值
user_kay
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2023-02-03 18:00
python
深度学习
动态规划与背包问题
动态规划算法核心思想:1.刻画问题的最优解的结构特征2.递归定义最优解的值3.自底向上的方式计算最优解的值4.构造问题的最优解背包问题给定n个重量为w1,
w2
,...,wn,价值为v1,v2,...,vn
迎风布阵x
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2023-02-03 14:02
统计判决----最小误判概率准则判决
最小误判概率准则判决的一般形式对于两类问题显然这里可能会出现两种,一种是把实属w1类的模式判属为
w2
类,原因是这个模式在特征空间中散布到D2中,从而导致误判,这时的误判概率为:同理:因此总的误判概率为:
沃·夏澈德
·
2023-02-02 13:44
模式识别
学习笔记
机器学习 - 对数几率回归算法过程
输入:训练集; 学习率过程:1:在(0,1)范围内随机初始化所有的权重
w2
:repeat3: foralldo4: 根据推导出梯度项5: 更新权重6: endfor7:until达到停止条件输出
属七降九
·
2023-02-02 13:03
Perplexity
其本质上就是计算句子的概率,例如对于句子S(词语w的序列):S=W1,
W2
,W3,...,WkS=W_1,W_2,W_3,...,W_kS=W1,
W2
,W3,...,Wk它的概
go with me
·
2023-02-02 12:36
自然语言处理
深度学习
语言模型
Batch Normalization
一次反向传播过程会同时更新所有层的权重W1,
W2
,…,WL,前面层权重的更新会改变当前层输入的分布,而跟据反向传播的计算方式,我们知道,对Wk的更新是在假定其输入不变的情况下进行的。
浩波的笔记
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2023-02-01 12:07
深度学习入门教程-1.4 神经网络如何学会预测
但是,权重(w1,
w2
,w3)和偏差b是怎么得来的呢?你很能要说,你这不是废话吗?是你设定的撒。非也,上节只是为了讲解方便,咱们人工设定了权重和偏差的值。但是,实际中在运用神经网络
xinxiangbobby
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2023-01-31 13:39
深度学习
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
算法
深度学习入门基于Python的理论与实现_第二章_感知机(神经网络基础)
其中x1、x2是输入信号,y是输出信号,w1、
w2
吮指原味张
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2023-01-30 13:17
#
深度学习
神经网络
深度学习
感知机
感知机与多层感知机&用与门(AND gate)、非门(NAND gate)、或门(OR)、异或门(XOR)
1感知机x1、x2是输入信号,y是输出信号,w1、
w2
是权重(w是weight的首字母)。
Catherine-HFUT
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2023-01-30 13:16
动手学深度学习
神经网络
深度学习
python
算法
自然语言处理
感知机与门电路
其中,x1x_1x1和x2x_2x2为输入信号,yyy为输出信号,w1、w2w_1、w_2w1、
w2
为权重,输入信号分别乘上各自权重,若两者总和超过某一阈值θ\thetaθ,
思想在拧紧
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2023-01-30 13:41
机器学习
感知机
Pytorch深度学习笔记①:线性回归+基础优化方法
此即为线性模型,给定了n维输入X=[x1,x2,...,xn]T,以及模型的n维权重w=[w1,
w2
,...,wn]T和标量偏差b,模型的输出即为输入的加权和:y=w1x1+w2x2+...+wnx
元気Hu.sir
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2023-01-29 11:10
Pytorch深度学习笔记
深度学习
pytorch
算法
PyTorch深度学习笔记
反向传播:正向传播是z=x1*w1+x2*w2+b,然后通过激活函数表示成一个想要的曲线(比如要表示它的概率,则一般希望是在0-1区间内,使用sigmond函数)反向传播是指,你的w1,
w2
和b是随机生成的
Galaxy_5688
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2023-01-29 11:01
Python
深度学习
pytorch
人工智能
第三期:神经网络是怎样预测结果的?
w1,
w2
,w3三个未知权重,我们可以认为,某个特征的权重越大,相对应的特征对事物结果的影响就越大。b是一个未知的调节参数,我们可以通过调节b,来将模型的所有数值同时提高b个数量级。
xiaoKang学AI
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2023-01-29 10:54
小康谈人工智能
神经网络
人工智能
pytorch线性模型
,ym)},其中一个示例x由d个属性描述,x=(x1;x2;…;xd),线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数,即f(x)=w1*x1+w2*x2+…+wd*xd+b,其中w=(w1;
w2
silent_y
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2023-01-27 07:29
pytorch
裸辞周记Week2:逐渐进入备考状态
W2
目标完成情况一、本周投入
W2
时间投入
W2
时间占比如图所示,相比于第一周,本周娱乐时间下降了18.5h。但由于游戏缘故,娱乐时间仍然占大头,下一周需要进一步缩减。
静夏安好
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2023-01-26 09:59
torch.t()、torch.min()、*、torch.stack、.long()
中的bbox_wh_iou代码如下:defbbox_wh_iou(wh1,wh2):wh2=wh2.t()#w1是当前anchor的w,h1是当前anchor的hw1,h1=wh1[0],wh1[1]#
w2
DJames23
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2023-01-25 09:34
PyTorch
目标检测
深度学习
【l蓝桥杯】砝码称重python
题目你有一架天平和NN个砝码,这NN个砝码重量依次是W_1,W_2,···,W_NW1,
W2
,⋅⋅⋅,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的重量?注意砝码可以放在天平两边。
lvzt
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2023-01-21 09:33
python
蓝桥杯
leetcode
cs231n assignment1 two-layer-net
)函数#*****STARTOFYOURCODE(DONOTDELETE/MODIFYTHISLINE)*****h1=np.maximum(0,X.dot(W1)+b1)scores=h1.dot(
W2
一叶知秋Autumn
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2023-01-20 18:02
计算机视觉
CS231N
计算机视觉
动手学深度学习之语言模型与数据集
语言模型所谓语言模型,当给定一个长度为TTT的词的序列w1,
w2
,...,wTw_1,w_2,...,w_Tw1,
w2
,...,wT,语言模型的目标就是评估该序列是否合理,即计算序列的概率:P(w1,
w2
Ta51167
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2023-01-20 10:56
python
机器学习
深度学习
神经网络深度学习个人笔记 第一章·识别手写数字(持续更新中...)
神经网络与深度学习Ⅰ.使用神经网络识别手写数字1.1.感知器工作方式:个感知器接受几个二进制输⼊,x1,x2,……,并产生⼀个二进制输出:Rosenblatt引⼊权重,w1,
w2
,w3,……,表示相应输
Mr__NEO
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2023-01-19 19:59
神经网络
NLP基础——语言模型(LM)
首先对句子进行分词,句子的概率可以表示为各个词的联合概率:P(s)=P(w1,
w2
,...,wn)P(s)=P(w_1,w_2,...,w_n)P(s)=P(w1
快乐小码农
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2023-01-17 18:04
NLP
深度学习
Machine
Learning
nlp
LM
语言模型
python深度学习求导简单题目+pytorch实战
importtorchfromtorch.autogradimportgradx=torch.tensor([2.,])#x是输入的图片w1=torch.tensor([2.,])#w是模型的可训练的参数
w2
QYD_(DK数据工作室技术)
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2023-01-17 16:13
深度学习
pytorch
python
深度学习
python
pytorch
【神经网络】正向传播和反向传播(结合具体例子)
X到H层权值矩阵为W5∗3(1)W^{(1)}_{5*3}W5∗3(1),偏置矩阵为β5∗1(1)\beta^{(1)}_{5*1}β5∗1(1),使用relu激活函数;H到O层权值矩阵为
W2
∗5(2)
加油加油再加油x
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2023-01-16 10:32
NLP
深度学习
语言模型——深度学习入门动手
语言模型一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列,给定一个长度为T的词的序列w1,
w2
,…,wT,语言模型的目标就是评估该序列是否合理,即计算该序列的概率:P(w1,
w2
,…,wT).本节我们介绍基于统计的语言模型
cwz2021
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2023-01-15 10:48
神经网络
深度学习
python
人工智能
深度学习---语言模型
假设一段长度为T的文本中的词依次为w1,
w2
,...,wTw1,
w2
,...,wTw1,
w2
,...,wT,那么在离散的时间序列中,wt([1,T])可以看作在时间步t的输出或标签。
小白827
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2023-01-15 10:17
深度学习
周志华——机器学习 第三章笔记
+wdxd+b一般用向量形式写成f(x)=wTx+b其中w=(w1,
w2
,...wd).w和d学得之后,模型就得以确定。线性模型形式简单,易于建模,但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想许
m0_62833130
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2023-01-14 15:00
机器学习
人工智能
手动实现一个BP网络(内容详细
比如一个2输入神经元的例子:在这个神经元中,输入总共经历了3步数学运算,先将两个输入乘以权重(weight):x1→x1×w1x2→x2×
w2
把两个结果想加,再加上一个偏置(bias):(x1
LG_Alex
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2023-01-14 10:55
笔记
一个简单的神经网络例子
其中w1、
w2
、w3分别表示甲、乙、丙的权重,激活函数使用的是sigmoid,也就是:权重进行随机,然后利用已知的值进行训练,不
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2023-01-12 20:58
一个简单的神经网络例子
其中w1、
w2
、w3分别表示甲、乙、丙的权重,激活函数使用的是sigmoid,也就是:权重进行随机,然后利用已知的值进行训练,不
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2023-01-12 20:26
文本相似度:TF−IDF算法和BM25算法
文档集合总共包含m个词(注:一般在计算TF−IDF时会去除如“的”这一类的停用词),有w1,
w2
,w3,......,wm∈W。我们现在以计算词wi在文档dj中的TF−IDF值为例。
轻暖
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2023-01-12 08:45
算法
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S
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W
X
Y
Z
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