RNN 一般神經網絡隱層的計算是h=g(w * x),其中g是激活函數,相比於一般神經網絡,RNN需要考慮之前序列的信息,因此它的隱藏h的計算除了當前輸入還要考慮上一個狀態的隱藏,h=g(w*x+w'*h'),其中h'是上一次計算的隱層,可見信息傳遞是通過隱層完成的。 LSTM 有上面普通 ...
強化學習與監督學習的區別在於,監督學習的每條樣本都有一個獨立的label,而強化學習的獎勵 label 是有延后性,往往需要等這個回合結束才知道輸贏 Policy Gradients PG 計算某個狀態下所有策略的分布概率,類似於經典分類問題給每個類別預測一個概率,好的PG應該給優良的策略分配較高的概率 PG基於以下假定: 如果只在游戲終結時才有獎勵和懲罰,該回合贏了,這個回合的所有樣本都是有 ...
2019-06-11 10:49 0 470 推薦指數:
RNN 一般神經網絡隱層的計算是h=g(w * x),其中g是激活函數,相比於一般神經網絡,RNN需要考慮之前序列的信息,因此它的隱藏h的計算除了當前輸入還要考慮上一個狀態的隱藏,h=g(w*x+w'*h'),其中h'是上一次計算的隱層,可見信息傳遞是通過隱層完成的。 LSTM 有上面普通 ...
背景 假設現在有個商品點擊預測的任務,有用戶端特征性別、年齡、消費力等,商品側特征價格、銷量等,樣本為0或者1,現在對特征進行one hot encode,如性別特征用二維表示,男為[1,0],女為 ...
這里就不重復說LLVM編譯的方法了,網上一大堆。(直接看官方文檔是最好的) 單說大概的問題和解決方法。 等等!說之前先插一句:如果你跟我一樣是為了種種原因第一次折騰,那還是不要自己編譯了,l ...
從開始學編程到現在都第三個年頭了,一路走來,磕磕碰碰。得到過別人指導,也繞過彎路,現在想來,最重要還是靠自己持續的學習,一旦有旁人指點,則事半功倍。 本人學的是.NET,雖然做過一些B/S項 ...
概念 先說一說基本的概念,這包括什么是Unicode,什么是UTF-8,什么是UTF-16。 Unicode,UTF-8,UTF-16完整的說明請參考Wiki(Unicode,UTF-8,UTF- ...
“在……之后”,在某樣事情結束之后,就含有了“歸納”、“總結”的意思,因此,元就代表着“本原”、“體系”的意思 ...
首先我們來看下效果 一開始當我們什么只設置了一張圖片作為它的頭部視圖的時候,它是這樣的 首當其沖的,我們先得把導航欄弄透明 那么我們 ...
【簡單解說】 M是一代mini硬件接口,如MSATA,M.2是二代mini硬件接口,如M.2 NVME/SATA, M.2支持傳統SATA和PCI Express存儲設備 M.2更多的指的是主板 ...