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清华大学_吴立德_分类算法_回归实践-把数据拆分成训练集和测试集_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

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种类型的隐藏状态模型计算易于处理。也就是说,有一个相当简单的方法计算,允许你推断隐藏的概率分布状态向量可能导致了数据。当然,当我们这样做并将其应用于真实数据。我们假设真实数据是由我们的模型生成。所以这通常就是我们做的事情建模事物。我们假设数据是由模型,然后我们推断出什么状态模特必须在,为了生成该数据。接下来的三张幻灯片主要用于对于已经了解这两者的人隐藏状态模型的类型我要去描述。幻灯片的重点是我做的它清楚如何反复出现神经网络与那些标准型号不同。如果你不能按照这两个细节标准型号,不用担心 在这个视频中,我将谈谈通过时间算法反向传播。这是训练或训练的标准方式重复你自己的网络。算法一旦非常简单你已经看到了a之间的等价物递归神经网络和饲料具有一层的前向神经网络对于每个时间步。我还会谈谈提供的方式输入和所需输出,以循环神经网络。因此该图显示了一个简单的循环网与三个相互连接的神经元我们假设有时间延迟使用每个连接的一个并且网络以离散方式运行时间,所以有整数滴答的时钟。理解如何训练的关键经常性的网络是看到一个经常性网络真的是一样的作为一个前馈网络,你在哪里及时扩展了经常性网络。因此,经常性网络开始了一些初始状态。显示在底部,时间为零。然后使用其中的一些方式获得新状态的连接,如图所示时间一。然后再次使用相同的权重得到另一个新的状态,它使用了同样的重量再次得到另一个新的国家等。所以它真的只是一个领先的
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