吭哧吭哧埋头干

论文笔记

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全部文章 / 论文笔记（共31篇）

【论文笔记】使用SPSS 进行 T Test （T检验）

从具有t值来看，你是在进行T检验。T检验是平均值的比较方法。 T检验分为三种方法： 1. 单一样本t检验（One-sample t test），是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异。例如，你选取了5个人，测定了他们的身高，要看这五个人的身高平均值是否高于、低于还是等于1.70m，就需要用这个...

2018-01-31

0 2867

【Tensorflow】设置显存自适应，显存比例

用惯了theano.再用tensoflow发现一运行显存就满载了，吓得我吃了一个苹果。用天朝搜索引擎毛都搜不到，于是FQ找了下问题的解决方法，原来有两种按比例 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_mem...

2018-01-17

0 553

【论文笔记】Training Very Deep Networks - Highway Networks

目标：怎么训练很深的神经网络然而过深的神经网络会造成各种问题，梯度消失之类的，导致很难训练作者利用了类似LSTM的方法，通过增加gate来控制transform前和transform后的数据的比例，称为 Highway network 至于为什么会有效...大概...

2018-01-12

0 671

【论文笔记】Progressive Neural Networks 渐进式神经网络

Progressive NN Progressive NN是第一篇我看到的deepmind做这个问题的。思路就是说我不能忘记第一个任务的网络，同时又能使用第一个任务的网络来做第二个任务。为了不忘记之前的任务，他们的方法简单暴力：对所有的之前任务的网络，保留并且fix，每次有一个新任务就新建一个...

2018-01-11

0 1278

【论文笔记】CNN for NLP

什么是Convolutional Neural Network（卷积神经网络）？　　最早应该是LeCun(1998)年论文提出，其结果如下：运用于手写数字识别。详细就不介绍，可参考zouxy09的专栏，主要关注convolution、pooling，个人理解是这样的，convolution是做特...

2018-01-09

0 583

【论文笔记】多任务学习（Multi-Task Learning）

1. 前言　　多任务学习（Multi-task learning）是和单任务学习（single-task learning）相对的一种机器学习方法。在机器学习领域，标准的算法理论是一次学习一个任务，也就是系统的输出为实数的情况。复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题，然后分别对每个子问题进行...

2018-01-08

0 4719

【深度学习】词的向量化表示

　　在CNN模型中，卷积就是拿**kernel**在图像上到处移动，每移动一次提取一次特征，组成feature map，这个提取特征的过程，就是卷积。　　接下来，我们看看Yoon Kim的paper：[Convolutional Neural Networks for Sentence Cla...

2018-01-02

0 631

【深度学习】理解dropout

　　dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。　　dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器。 Dropout如何工作 D...

2017-11-13

0 494

【论文笔记】如何理解深度学习中的End to End

End to end：指的是输入原始数据，输出的是最后结果，应用在特征学习融入算法，无需单独处理。 end-to-end（端对端）的方法，一端输入我的原始数据，一端输出我想得到的结果。只关心输入和输出，中间的步骤全部都不管。　　端到端指的是输入是原始数据，输出是最后的结果，原来输入...

2017-11-07

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【论文笔记】Social Role-Aware Emotion Contagion in Image Social Networks

Social Role-Aware Emotion Contagion in Image Social Networks 社会角色意识情绪在形象社交网络中的传染 1、摘要：心理学理论认为，情绪代表了一个人的认知系统(1927年)的精神状态和本能反应。情绪是一种复杂的情绪状态，它会导致影响...

2017-07-30

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