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V2EX  ›  moonshile  ›  全部回复第 2 页 / 共 4 页
回复总数  68
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2015 年 10 月 25 日
回复了 54sword 创建的主题 分享创造 分享一个业余时间开发的网站 - 家庭健身房
必须赞一个啊!
2015 年 10 月 18 日
回复了 xiaoyu9527 创建的主题 北京 北京这么大 却找不到妹子
@cxshun 唉,我跟你一样, 5 年的初恋分了。感觉不想再找了。还是跟你一样努力工作吧!其他的不想了。
2015 年 9 月 22 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 [干货分享] 最细致的卷积神经网络算法解析
@l6751902 这个我还真没遇见过。。你用的什么浏览器?换个浏览器试试,或者看看这里的公式能不恩那个显示 https://www.mathjax.org/
2015 年 9 月 20 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 [干货分享] 最细致的卷积神经网络算法解析
@zerh925 它是通过损失函数最小化求解的,我自己的理解吧,这个相当于就是最小二乘吧。。
2015 年 9 月 18 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 [干货分享] 最细致的卷积神经网络算法解析
@shadowind 貌似任何机器学习算法的招数都是这样。。不过我这里着重的推导过程,不然看着代码或者公式结果似懂非懂。。调参上我还是菜鸟,需要练习。。
2015 年 9 月 18 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 [干货分享] 最细致的卷积神经网络算法解析
@egrcc 好的,我试试,谢谢!
2015 年 9 月 17 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 [干货分享] 最细致的卷积神经网络算法解析
@rock_cloud 嗯,这个教程确实不错,我之前也看过的~
2015 年 9 月 17 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 [干货分享] 最细致的卷积神经网络算法解析
@egrcc 嗯,这些公式是用 LaTeX 写的,然后用了一个服务变成图片。。你看一下图片的链接就知道了。。。
2015 年 9 月 17 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 [干货分享] 最细致的卷积神经网络算法解析
@shadowind 我又想了一下,如此说来,那 CNN 其实对梯度发散也是没招了?
2015 年 9 月 17 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 [干货分享] 最细致的卷积神经网络算法解析
@ilotuo 好啊,欢迎到时候使劲拍砖!
2015 年 9 月 17 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 [干货分享] 最细致的卷积神经网络算法解析
@shadowind 看得好仔细,谢谢!我是刚刚开始学习,需要补充的地方太多啦
2015 年 9 月 14 日
回复了 kangsg219 创建的主题 酷工作 阿里巴巴新成立的事业部,跪求 Java 开发小伙伴~
阿里的 10k 吓死本宝宝了!
不要挺他们胡扯,我觉得你好 diao
2015 年 7 月 17 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 分享一个简单易懂、不需要语料库的分词程序~
@saber000 就如X_Del所说,先用待分词的文本提取出语料库,然后再分词;其实第二次也可以传其他文本,不过是用从第一个文本提取的语料库进行分词
2015 年 7 月 17 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 分享一个简单易懂、不需要语料库的分词程序~
@solsol 虽然你不需要,但是其他跟我一样刚刚看到的是需要的,收起你的傲慢吧
2015 年 7 月 17 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 分享一个简单易懂、不需要语料库的分词程序~
@X_Del 嗯,基本就是这么个思路……
2015 年 7 月 16 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 分享一个简单易懂、不需要语料库的分词程序~
@zangbob 可以先读到内存中,然后在调用……不过参数需要调整,我正在想办法让它能自适应较佳参数……
2015 年 7 月 16 日
回复了 moonshile 创建的主题 分享创造 分享一个简单易懂、不需要语料库的分词程序~
@schezukNewTos 这些都要看情况,具体来说是要看被分词的对象。
如果被分词的是一篇介绍一门课程的文章,而“本课程”出现足够多次,那么“本课程”就视为一个词语;否则,如果只是一篇泛泛介绍各门课程的文章,那么就会分成“本”和“课程”两个词。
具体了解的话可以看看我给的那篇参考文章,很好懂的~
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