这些深度学习术语,你了解多少?(下)
动量(Momentum)
Momentum是Gradient Descent算法的扩展、可加速或抑制参数更新。
多层感知器(MLP)
多层感知器是一种前馈神经网络,具有多个完全连接的层,使用非线性激活函数来处理不可线性分离的数据。MLP是多层神经网络的最基本形式,如果它超过2层,则是深度神经网络。
神经机器翻译(NMT)
NMT系统使用神经网络在不同语言之间进行翻译,例如英语和法语。NMT系统可以使用双语语料库进行端到端的训练,这与需要手工制作的特征的传统机器翻译系统不同。NMT系统通常使用编码器和解码器递在归神经网络来实现,该编码器和解码器分别是编码源句子和产生目标句子。
神经网络图灵机(NTM)
NMT
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一文搞懂常见概率分布的直觉与联系
数据科学,不管它到底是什么,其影响力已不可忽视。“数据科学家比任何软件工程师都更擅长统计学。”你可能在本地的技术聚会或者黑客松上无意中听到一个专家这么说。应用数学家大仇得报,毕竟从咆哮的二十年代起人们就不怎么谈论统计学了。以前聊天的时候,像你这样的工程师,会因为分析师从来没听说过Apache Bikeshed(口水仗)这个分布式评论格式编排项目而发出啧啧声。现在,你却突然发现人们在聊置信区间的时候不带上你了。为了融入聊天,为了重新成为聚会的灵魂人物,你需要恶补下统计学。不用学到正确理解的程度,只需学到让人们(基于基本的观测)觉得你可能理解了的程度。 正如数据结构是计算机科学的基础,概率分布是统计学的基础。如果你计划像一个数据科学家一样聊天,那么概率分布就是你学习的起点。有时候,不怎么理解概率分布的情况下,使用R或scikit-learn就可以完成一些简单的分析,就像不理解哈希函数也可以编写Java程序一样。然而,很快你就会碰到bug和虚假的结果,并为此痛哭流涕,或者更糟:收获统计学专业人士的叹息和白眼。 概率分布有数百种,有些听起来像是中世纪传说中的怪兽,比如Muth和Lomax。不过...
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阿里云容器技术专家莫源:乘风踏雪归来,仍是此间少年
我叫刘中巍,花名莫源,是阿里云容器服务团队的技术专家,13年加入阿里云,从零开始参与多款云产品的研发。在1024开发者节之际,来分享下自己的成长故事。 “平凡但不安分”的男孩 我是一个来自北方的孩子,从小到大都是淹没在人群中无法分辨的那种。学习成绩一般,体育项目不擅长,也没有什么特别的才艺,就连升学老师给的评语都是团结同学,热爱劳动。如果非要找出点特别的话,那就是对生活不安分的性格和特立独行的个性。 2010年,怀揣着空空如也的憧憬与茫然来到北京求学,在北航学业如同高中一般繁重,但却提供了自由的时间管理。和很多从事计算行业的前辈相比,我在大学前对于编程一无所知,更提不到兴趣的层面,同学们都在啃教材的时候,而我却拿着一些视频剪辑与特效制作的工具书在研究,当然也通过这些技能赚了很多零用钱,以至于我曾经一度认为这就是未来我要做的工作。 越早的步入社会就会越早发现现实的残酷,这也让我意识到了自己并没有出众的艺术天分,工具是用来表达内心想法的方式,而我却缺乏这其中最重要的部分 - 艺术灵感。在接受这残酷的事实后,我重新回到计算机的世界中,图书馆、实验室占据了我每天大部分的时间。 扛着服务器,跑...
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