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深度學習 第12次作業(yè) 序列模型和注意力機制1 基礎模型 例如將法語翻譯成英語，構建的翻譯網(wǎng)絡分成兩步。1）建立一個網(wǎng)絡，稱之為encoder network，是一個RNN結(jié)構。RNN結(jié)構...
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深度學習 第11次作業(yè) 自然語言處理與詞嵌入1 詞匯表征 詞嵌入是語言表示的一種方式，例如國王和王后，男人和女人，只用one-hot 編碼是無法體現(xiàn)詞之間的關聯(lián)，因此，我們可以用特征化的表...
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深度學習 第10次作業(yè) 機器學習 循環(huán)序列模型1 序列模型 序列模型廣泛應用于語音識別，音樂生成，情感分析，DNA序列分析，機器翻譯，視頻行為識別，命名實體識別等眾多領域。序列模型的輸入與輸...
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深度學習 第9次作業(yè) 機器學習 目標檢測目標定位 目標檢測的任務是在圖片中定位物體，并將位置標注出來標記四類存在與否，定位需要定位目標中心坐標(b_x, b_y)以及圖片的高度(b_h...
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深度學習 第8次作業(yè) 機器學習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 深度卷積網(wǎng)絡卷積網(wǎng)絡主要應用在計算機視覺，具體的常規(guī)網(wǎng)絡有LeNet, AlexNet, InceptionNet, ResNet。 每個網(wǎng)絡的設計相對于上...
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深度學習 第7次作業(yè) 機器學習（ML）策略（2）進行誤差分析 假設你訓練出的貓分類器在開發(fā)集上取得了90%的準確率即誤差為10%，這離你的目標還有一段距離，當你分析開發(fā)集上出錯的例子中，你發(fā)現(xiàn)...
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深度學習 第6次作業(yè) 機器學習（ML）策略（1）
1.正交化正交化（Orthogonalization） 的核心在于每次調(diào)整只會影響模型某一方面的性能，而對其他功能沒有影響。這種方法有助于更快更...
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深度學習 第5次作業(yè) 超參數(shù)調(diào)試、Batch正則化和程序框架1.調(diào)試處理 2.為超參數(shù)選擇合適的范圍（1）隨機取值并不是在取值范圍內(nèi)隨機均勻取值，而是要選擇合適的標尺來隨機取值。（2）案例1：在選擇網(wǎng)絡層...
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深度學習 第4次作業(yè)1.深層神經(jīng)網(wǎng)絡 3.核對矩陣的維數(shù) 4.為什么使用深層表示 5.搭建深層神經(jīng)網(wǎng)絡塊 6.前向和反向傳播 7.參數(shù) VS 超參數(shù)1）參數(shù)常見的參...