《Deep Learning》 Ian Goodfellow Yoshua Bengio Aaron Courville.zip
2021-08-20 01:38:53
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1. LSTM模型 输入参数理解
（Long Short-Term Memory）
lstm是RNN模型的一种变种模式，增加了输入门，遗忘门，输出门。
LSTM也是在时间序列预测中的常用模型。
小白我也是从这个模型入门来开始机器学习的坑。
LSTM的基本概念与各个门的解释已经有博文写的非常详细：推荐博文:【译】理解LSTM（通俗易懂版）
这篇文章写的非常详细，生动，概念解释的非常清楚。我也是从这个博文里开始理解的。
2. 模型参数
模型的调参是模型训练中非常重要的一部分，调整参数前的重要一步就是要理解参数是什么意思，才能帮助更好的调整参数。
但是发现在一些实战模型将代码直接放在那里，但是基本
2021-08-17 19:11:13
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动态访问机器学习模型的框架
该框架提供了基于Web的GUI访问动态预训练的机器学习模型的功能，用于对用户上传的数据进行基于云的预测，并进行了实时分析。
该框架的目的是创建一个环境，使用户可以轻松地利用机器学习模型的功能，只需加载并执行预先训练的模型，而无需进行预处理，训练和将其拟合到数据上的不便之处。
它允许基于Web的模型访问，用户可以简单地选择自己喜欢的模型，然后继续上传图像或CSV文件以获取模型的要求。
重点是通过即插即用系统访问模型，并附带良好的GUI。
功能性：
可以通过网络/服务器轻松访问经过预先训练的序列化深度学习模型，例如自动编码器，MLP和ML模型，例如随机森林，K最近邻居，神经网络和支持向量机。
目前，已经针对多类分类问题在医学数据集上对模型进行了训练，并将这些模型序列化并存储在.model文件中。
构建框架的目的是使GUI及其功能独立于基础的机器学习模型，并
2021-08-16 23:37:07
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Applied Natural Language Processing in the Enterprise: Teaching Machines to Read, Write, and Understand
2021
pdf 和 epub
2021-08-15 02:00:20
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