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在训练神经网络时，目标向量的值是什么？

在训练神经网络时，目标向量的值是用于指导网络学习的期望输出值。目标向量通常是一个与输入数据对应的标签或类别，用于衡量网络输出与期望输出之间的差异，从而通过反向传播算法来调整网络参数，使得网络的输出逐渐接近目标向量。

目标向量的值可以是离散的类别标签，也可以是连续的数值。在分类任务中，目标向量通常采用独热编码（One-Hot Encoding）表示，其中目标向量的维度与类别数量相等，每个维度表示一个类别，对应的类别维度为1，其他维度为0。例如，对于一个三分类任务，目标向量可以表示为1, 0, 0、0, 1, 0或0, 0, 1。

在回归任务中，目标向量的值可以是连续的实数，表示期望的数值输出。例如，对于房价预测任务，目标向量可以表示为一个实数，表示期望的房价。

目标向量的值在训练过程中起到了关键的作用，通过计算网络输出与目标向量之间的差异，可以使用损失函数来度量网络的预测误差，并通过反向传播算法来更新网络参数，使得网络的输出逐渐接近目标向量，从而提高网络的预测准确性。

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机器学习面试的12个基础问题，强烈推荐！

在训练层数很多的神经网络时，这个问题很常见。如果特征不是分布在稳定的区间（从小到大的值）里，那么就会对网络的优化过程产生影响。我们都知道，优化神经网络将需要用到导数计算。...当有新数据时，在树中查询有助于快速找到距离最近的向量。 ?...这时候会计算损失函数的值；损失函数的这个值能体现模型的优劣程度。如果这个损失函数不够好，我们就需要找到一种能够降低这个损失函数的值的方法。神经网络的训练目标实际上就是最小化某个损失函数。...下面是模型超参数的一些示例：训练人工神经网络时的学习率指数；训练支持向量机时的 C 和 σ 参数； k 最近邻模型中的 k 系数。问题8：当学习率过高或过低时会怎样？ ?...问题11：在训练深度学习模型时，epoch、batch（批）和 iteration（迭代）这些概念都是什么意思？这些是训练神经网络时非常基本的概念，但实际上很多面试者在区分这些概念时常常搞混淆。

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梯度检验在神经网络中的作用是什么？-ML Note 55

一种思想就是本小节要讲的梯度检验。基本思想说来也简单，就是我们使用一种和反向网络不同的方法来计算（估算）梯度，然后通过这个梯度值用来验证我们神经网络计算值的代码是否正确。具体怎么做呢？...而我们可以用一个较小的值\epsilon在\theta点处的曲线点连接线的斜率值，用这个值来近似计算这个点的导数，如下图所示，下图下半部分的右边蓝色的被画了叉叉的公式是单侧差分，而我们用来近似导数的是双侧差分...我们在Octave中用代码实现这个事的时候呢，就可以定义一个EPSILON的常量（比较小的），然后用下面这样一行代码： ? 就可以算出这一点的导数。如果不是一维实数，而是一个向量用来计算偏导数呢？...注意：在正式训练你的神经网络分类器的时候一定一定要关闭你的梯度检验函数，否则的话你的训练会非常非常的慢。...因为梯度检验仅仅是用来检验我们反向传播代码是不是正确，一旦确定了方向传播代码的正确性，梯度检验在神经网络训练中出来消耗更多的计算资源就毫无用处了。

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全面解读用于文本特征提取的神经网络技术：从神经概率语言模型到GloVe

2 研究问题问题 1：用于从文本中提取特征的相对简单的统计技术是什么？问题 2：使用神经网络而非这些简单方法是否有什么固有的好处？问题 3：相对于使用简单的方法，使用神经网络有怎样的权衡？...描述： 神经网络语言模型的一个定义特征是它们的词表征，是高维的实值向量（real-valued vector）。...在这个模型中，词被一些学习到的查找表（lookup-table）转换成实值向量，这些向量被用作一个神经网络的输入。...该方法试图找到值的分布式向量表征，而非使用 LSA 和 LDA 等方法得到的值的连续表征。该模型是使用随机梯度下降和反向传播训练的。...其在计算该共现矩阵时，在避免分歧的同时又维持了 X 的稀疏性。

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今天的这篇是对吴恩达的深度学习微专业的第四节课卷积神经网络的第三周的目标检测的总结。普通的卷积神经网络我们用来识别一张图片是什么东西。...要能识别物体在哪，神经网络用带有坐标和长宽的标签的大量的这类物体做数据，用神经网络预测的点的位置和长宽的均方误差来训练得到的。...也可以同样的道理去训练一个识别人脸的特征（比如眼角和嘴角的位置）的神经网络。...因此，我们对整张大图谱直接输入神经网络去计算出它的卷积的最终结果，这个卷积结果的中的每个像素的值，从数学意义上看可以认为是，分别框出来的小图像输入神经网络后最终得到的预测值，这样大大提高了计算的效率。...这里可能会碰到多次检测的问题，就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标，这时候应用非极大值抑制的算法，选出概率最大的格子，并把其他交并比很高的格子抑制（这一步交并比的判断，是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来

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撸模型时总要分析的相关性究竟是什么？皮尔逊值给你答案

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机器学习与深度学习常见面试题（上）

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