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WD学习记录

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引入自循环的巧妙思想，以产生梯度长时间持续流动的路径是初始长短期记忆（long short-term memory，LSTM）模型的核心贡献。其中一个关键扩展是自循环的权重视上下文而定，而不是固定的。门控此自循环（由另一个隐藏单元控制）的权重，累积的时间尺度可以动态地改变。在这种情况下，即使是具有固定参数的LSTM，累积的时间尺度也可以因输入序列而改变，因为时间常数是模型本身的输出。LSTM在无约束手写识别、语音识别、手写生成、机器翻译、为图像生成标题和解析中成功应用。

2018-09-04

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牛客网机器学习题目

机器学习神经网络深度学习人工智能

SVM核函数：线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、高斯核函数、幂指数核函数、拉普拉斯核函数、ANOVA核函数、二次有理核函数、多元二次核函数、逆多元二次核函数以及Sigmoid核函数，傅里叶核，样条核参考SVM核函数

2018-09-04

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