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2015-10-25 16:34:50 +08:00

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！

2015-10-18 09:54:40 +08:00

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。

2015-09-22 09:09:03 +08:00

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/

2015-09-20 08:45:39 +08:00

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@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。。

2015-09-18 10:36:53 +08:00

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。。

2015-09-18 08:57:00 +08:00

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@egrcc 好的，我试试，谢谢！

2015-09-17 20:08:16 +08:00

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~

2015-09-17 20:07:44 +08:00

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@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。。。

2015-09-17 20:06:40 +08:00

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@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？

2015-09-17 14:07:38 +08:00

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！

2015-09-17 14:00:48 +08:00

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

2015-09-14 08:33:58 +08:00

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！

2015-08-28 09:15:56 +08:00

回复了 yeze322 创建的主题 › 求职 › 应届本科生，头一次找工作不会写简历，恳请各位指点改进！

不要挺他们胡扯，我觉得你好 diao

2015-07-17 10:21:54 +08:00

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

2015-07-17 09:19:56 +08:00

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

2015-07-17 09:16:46 +08:00

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……

2015-07-16 22:27:35 +08:00

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……

2015-07-16 19:46:54 +08:00

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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