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浅谈Attention-based Model【原理篇】

机器学习人工智能神经网络大数据

本文介绍了Attention-based Model的原理、应用和实现，以及其在自然语言处理等领域的应用。作者通过举例和公式推导，深入分析了Attention-based Model在机器学习、自然语言处理等领域的应用，并提出了下一步研究方向。

2018-01-08

1.5K0

Batch Normalization

深度学习机器学习图像识别

本文介绍了Batch Normalization在神经网络训练中的重要性，从背景、定义、实现方法、正则化效果和预测阶段的BN等方面进行了全面的阐述。通过Batch Normalization，可以加速神经网络的训练过程并提高模型的性能，在深度学习领域具有广泛的应用和重要意义。

2018-01-04

1K0

Sampled Softmax

机器学习 tensorflow

本文提出了一种用于神经机器翻译的概率采样方法，以解决大词汇表条件下的翻译问题。该方法通过采样来近似计算softmax，从而避免了巨大的词汇表所带来的计算成本。该方法在翻译质量、生成速度和硬件加速方面取得了显著的优势，具有很好的应用前景。

2018-01-04

2.4K0

偏差（Bias）与方差（Variance）

本文介绍了偏差和方差的概念，以及如何从偏差和方差的角度来解释一个算法的泛化性能。同时，本文还介绍了Bagging和Boosting这两种集成学习的方法，以及它们如何降低模型的偏差和方差。

2018-01-04

1.3K0

线性回归（Linear Regression）

机器学习线性回归

本文主要介绍了机器学习中的线性回归模型，以及其在实际问题中的应用。作者通过举例说明线性回归模型在解决二分类问题、学习问题、更多特征问题和不局限于线性问题等方面的应用。同时，还介绍了线性回归模型的一些拓展，如岭回归和Lasso回归等。

2018-01-03

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