模型参数初始化
参考： https://cloud.tencent.com/developer/article/1437995 https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11385160.html 1.4、参数初始化的几点要求 （1）参数不能全部初始化为0，也不能全部 ...
原文：【搬运】参数化模型 VS 非参数化模型
译者：Veagau https: www.cnblogs.com veagau 参考： 蒂宾根大学PPT 时间： 年 月 日 参数化模型 英文名称：Parametric Model 假设模型由有限组参数限定。在给定参数 theta 下 对数据分布进行假设 ，未来的预测值 x ，与观测数据 D 无关： P left x theta,D right P left x theta right 因此参数 ...
2019-12-31 09:07 0 2059 推荐指数：
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模型参数的初始化
结果： 3. 变量重复赋值并未报错，其结果如下： 此点证实模型参数可以用assign分配，可用chec ...
监督学习模型分类 生成模型vs判别模型 概率模型vs非概率模型 参数模型vs非参数模型
判别模型（discriminative model）和生成模型（generative model）：预测后验概率还是联合概率 判别模型： 直接对输入空间到输出空间的映射h(x)做预测，或者直接对条件概率分布P(y|x)做预测 PM，SVM，NN，KNN，LR，DT ...
参数模型和非参数模型
原文地址：参数和非参数模型——当我谈到参数我在说些什么 - 知乎 (zhihu.com) 对观察数据集进行描述 假如现在给我们观察数据，其中 是表征这个观察数据的特征和标签，其中的表示特征维度，表示样本数量。 如果我们尝试对这个观察数据进行模型描述，我们可以怎么描述呢？把这个问题记住，我们继续 ...
pytorch对模型参数初始化
1.使用apply() 举例说明： Encoder ：设计的编码其模型 weights_init(): 用来初始化模型 model.apply():实现初始化 返回： 2.直接在定义网络时定义 然后调用即可 ...
（原）模型的参数初始化
转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8297793.html 参考网址： http://pytorch.org/docs/0.3.0/n ...
从头学pytorch(十):模型参数访问/初始化/共享
模型参数的访问初始化和共享 参数访问 参数访问:通过下述两个方法．这两个方法是在nn.Module类中实现的.继承自该类的子类也有相同方法. .parameters() .named_parameters() 输出 可见返回的名字自动加上了层数的索引作为前缀 ...
深度学习模型参数初始化的方法
（1）Gaussian 满足mean=0，std=1的高斯分布x∼N(mean，std2) （2）Xavier 满足x∼U(−a,+a)x∼U(−a,+a)的均匀分布， 其中 a = sqrt(3/ ...