开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么我的函数处理(向量...)和'#(...)在球拍中不同，如果两者都是向量？

在球拍中，函数处理和'#(...)的不同之处在于它们的作用和使用方式。

函数处理：函数处理是指对向量进行某种操作或计算的过程。函数可以接受一个或多个向量作为输入，并返回一个新的向量作为输出。函数可以实现各种功能，例如对向量进行排序、过滤、映射等操作。函数处理可以通过编程语言中的函数或方法来实现。
'#(...)：'#(...)是一种球拍中的操作符，用于获取向量中的特定元素或子集。它可以根据给定的索引或条件从向量中选择元素。'#(...)操作符可以用于获取向量中的单个元素，也可以用于获取满足特定条件的子集。它可以通过编程语言中的索引操作或条件筛选来实现。

虽然函数处理和'#(...)都可以处理向量，但它们的作用和使用方式不同：

函数处理更加灵活，可以对整个向量进行复杂的操作和计算。它可以接受多个向量作为输入，并返回一个新的向量作为输出。函数处理可以实现各种功能，例如对向量进行排序、过滤、映射等操作。在云计算领域，可以使用函数处理来实现数据处理、分析、机器学习等任务。
'#(...)操作符更加简洁，用于获取向量中的特定元素或子集。它可以根据给定的索引或条件从向量中选择元素。'#(...)操作符通常用于获取单个元素或满足特定条件的子集。在云计算领域，可以使用'#(...)操作符来获取向量中的某个元素或满足特定条件的子集。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云函数计算：https://cloud.tencent.com/product/scf
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库（CDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发（移动推送、移动分析等）：https://cloud.tencent.com/product/mobile
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙（Tencent Real-Time Rendering）：https://cloud.tencent.com/product/trr

相关搜索:在m和x都是向量的Matlab中，我如何向量化函数besselj(m，x)？为什么我的c++向量在函数中变为空在R中迭代运行具有不同大小的向量的函数类中的向量:处理复制构造函数和析构函数(C++)在不同的线程中调用向量析构函数或清除向量在参数函数中的长度和R中的序列填充在整个函数中为添加和删除操作保持相同的向量为什么我的函数在R中只返回一个长度为930-50的向量？为什么当我尝试向向量中添加元素时，我的复制构造函数会被调用？如果我使用std:find在向量对中找到一个元素，如何将向量中的值转换为字符串？为什么我不能通过回推将值存储在我的2D向量中？如果列表中的所有数字都是相同的，我如何在球拍中编写一个函数来生成true，否则生成false？在main中设计任何类函数都可以访问和打印内容的公共向量如果我的处理程序在不同的文件中，我的应用程序会显示404 not found 在下面的代码中，为什么long类型的变量在强制转换之后和转换之前给出了不同的结果，因为两者都是long类型？我们可以在c++的main函数中声明一个向量作为模板吗?如果可以，如何声明？在使用递归的球拍中，如果列表"L“的和为n，但L中没有重复的值，我如何返回#true 我在处理R数据编程中的FOR和IF函数时遇到了麻烦为什么我在事件处理程序中得到了错误的offsetX和offsetY？R:范围内的随机数，如果另一个向量中的值在x和y之间

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

中文自然语言处理的完整机器处理流程

当前中文分词算法的主要难点有歧义识别和新词识别，比如：“羽毛球拍卖完了”，这个可以切分成“羽毛球拍卖完了”，也可切分成“羽毛球拍卖完了”，如果不依赖上下文其他的句子，恐怕很难知道如何去理解...所以在一般性的文本处理中，分词之后，接下来一步就是去停用词。...特征工程做完语料预处理之后，接下来需要考虑如何把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。显然，如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是数学中的向量。...模型训练在特征向量选择好之后，接下来要做的事情当然就是训练模型，对于不同的应用需求，我们使用不同的模型，传统的有监督和无监督等机器学习模型，。...如果两条 ROC 曲线没有相交，我们可以根据哪条曲线最靠近左上角哪条曲线代表的学习器性能就最好。但是实际任务中，情况很复杂，若两个模型的 ROC 曲线发生交叉，则难以一般性的断言两者孰优孰劣。

8.4K5 0

NLP入门实战：一文教会你完整机器处理流程

为什么会有分词我们知道自然语言处理中词为最小的处理单元，当你的语料为句子、短文本、篇章时，我们要做的第一步就是分词。由于英语的基本组成单位就是词，分词是比较容易的。...当前中文分词算法的主要难点有歧义识别和新词识别，比如：“羽毛球拍卖完了”，这个可以切分成“羽毛球拍卖完了”，也可切分成“羽毛球拍卖完了”，如果不依赖上下文其他的句子，恐怕很难知道如何去理解...特征工程做完语料预处理之后，接下来需要考虑如何把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。显然，如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是数学中的向量。...模型训练在特征向量选择好之后，接下来要做的事情当然就是训练模型，对于不同的应用需求，我们使用不同的模型，传统的有监督和无监督等机器学习模型，。...如果两条 ROC 曲线没有相交，我们可以根据哪条曲线最靠近左上角哪条曲线代表的学习器性能就最好。但是实际任务中，情况很复杂，若两个模型的 ROC 曲线发生交叉，则难以一般性的断言两者孰优孰劣。

9263 0

NLP入门+实战必读：一文教会你完整机器处理流程

为什么会有分词我们知道自然语言处理中词为最小的处理单元，当你的语料为句子、短文本、篇章时，我们要做的第一步就是分词。由于英语的基本组成单位就是词，分词是比较容易的。...当前中文分词算法的主要难点有歧义识别和新词识别，比如：“羽毛球拍卖完了”，这个可以切分成“羽毛球拍卖完了”，也可切分成“羽毛球拍卖完了”，如果不依赖上下文其他的句子，恐怕很难知道如何去理解...特征工程做完语料预处理之后，接下来需要考虑如何把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。显然，如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是数学中的向量。...模型训练在特征向量选择好之后，接下来要做的事情当然就是训练模型，对于不同的应用需求，我们使用不同的模型，传统的有监督和无监督等机器学习模型，。...如果两条 ROC 曲线没有相交，我们可以根据哪条曲线最靠近左上角哪条曲线代表的学习器性能就最好。但是实际任务中，情况很复杂，若两个模型的 ROC 曲线发生交叉，则难以一般性的断言两者孰优孰劣。

6492 0

NLP中的词向量对比：word2vecglovefastTextelmoGPTbert

2、elmo、GPT和bert在单双向语言模型处理上的不同之处？ 3、bert构建双向语言模型不是很简单吗？不也可以直接像elmo拼接Transformer decoder吗？...word2vec 与NNLM相比，word2vec的主要目的是生成词向量而不是语言模型，在CBOW中，投射层将词向量直接相加而不是拼接起来，并舍弃了隐层，这些牺牲都是为了减少计算量，使训练更加 2、word2vec...不经过优化的CBOW和Skip-gram中 ,在每个样本中每个词的训练过程都要遍历整个词汇表，也就是都需要经过softmax归一化，计算误差向量和梯度以更新两个词向量矩阵（这两个词向量矩阵实际上就是最终的词向量...作为最终的vector（两者的初始化不同相当于加了不同的随机噪声，所以能提高鲁棒性）。 3、Glove损失函数是如何确定的？（来自GloVe详解） ? ? ?...2、elmo、GPT和bert在单双向语言模型处理上的不同之处？在上述3个模型中，只有bert共同依赖于左右上下文。那elmo不是双向吗？

3.5K1 1

R语言的好与坏丨讲座中字视频丨附讲座PDF

这是另一组数据，在生物信息学的一份调查中，R语言也排在第一位。我在解释一下，为什么Perl在这里的排名这么高。...如果对编程时的程序员和统计学家，分别做脑部功能性核磁共振，会发现他们大脑中变亮的部分不同，因为他们对世界有不同的看法。如果你对统计不熟悉，你可能会惊讶地发现统计和数学很不同。...还有向量操作，所有统计相关内容都被向量化了。因为对于多个事物有多个观测，比方说多个人、多只猫等等。这些都是你的向量，所有都是向量导向的。缺失数据是生活常态，任何真实的数据集都有缺失数据。...当然R语言是开源的，这比你们想象的更重要。例子可以想象一下，如果你一直都在处理数据，你想要对操作进行优化，比如查询和筛选。我们将会说到一些线性回归的例子。比如如何处理R语言中的向量。...就像哈利波特中的一句台词，当中哈利说"我会呆在房间里，保持安静，假装我不存在"。因此如果文本中，看到空值函数会忽略它，好像它不存在。但如果你看到缺失值，这取决于你告诉它如何做。

1.8K9 0

广告行业中那些趣事系列46：一文看懂Transformer中attention的来龙去脉

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第四十六篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。...词向量X(1X512)和三个不同的权值矩阵WQ、WK、WV相乘得到查询向量Q(1X64)、键向量K(1X64)和值向量V(1X64)。这三个权值矩阵是模型训练得到的参数，维度都是512X64维。...矩阵相乘其实可以理解为向量之间计算内积，比如对于字向量“我”来说，会分别和“我喜欢吃苹果”所有的字向量计算内积，而向量内积的几何意义是表征两个向量的夹角，表征向量a在另一个向量b上的投影。...向量a和向量b的夹角越小，那么a在b上的投影越大，则证明两者越相似，相关度越高。极端情况下，如果向量a和b的夹角为90度，则a在b上的投影为一个点，长度为0。...如果向量a和b的夹角为0度，则a在b上的投影为最大值。如下图所示向量b和向量c的夹角小于a和c的夹角，b在c上的投影也大于a在c上的投影，那么对于c来说，b比a更加相似。

9492 0

你所不知道的 Transformer！

4、长距离信息缺失尽管RNN处理序列问题很拿手，但如果一个句子很长，那么我要一直把句首的信息携带到句尾，距离越长，信息缺失的可能性就会变大。...self-attention除了可以捕获到句子语法特征外，还可以在长序列中捕获各个部分的依赖关系，而同样的处理用RNN和LSTM需要进行按照次序运算，迭代几次之后才有可能得到信息，而且距离越远，可能捕获到的可能性就越小...我上面阐述的注意力机制是不是只说了某个词与它所处的句子之间的关系，但是在实际自然语言处理中，只知道这个词与句子的关系而不知道它在哪个位置是不行的。...在这篇论文中，用到了正余弦函数，pos代表的是位置，i是位置编码的维度，d_model是输入的维度，因为位置编码要和输入加在一起，所以两者维度一致。那么，为什么用正余弦呢？...Shared Weights 我们需要把输入和输出转换为向量表示，而向量表示的方法是提前学到的。此外，最后用的线性转换以及softmax都是学出来的。

5001 0

四步理解GloVe！(附代码实现)

2.2 词向量和共现矩阵的近似关系构建词向量（Word Vector）和共现矩阵（Co-ocurrence Matrix）之间的近似关系，论文的作者提出以下的公式可以近似地表达两者之间的关系： wiTwj...当然你对这个公式一定有非常多的疑问，比如它到底是怎么来的，为什么要使用这个公式，为什么要构造两个词向量 wiT和w~jw_i^T和\tilde{w}_jwiT和w~j？请参考文末的参考文献。...log(Xij)，而公式中的向量 w和w~w和\tilde{w}w和w~ 就是要不断更新/学习的参数，所以本质上它的训练方式跟监督学习的训练方法没什么不一样，都是基于梯度下降的。...但是为了提高鲁棒性，我们最终会选择两者之和 w+w~w+\tilde{w}w+w~ **作为最终的vector（两者的初始化不同相当于加了不同的随机噪声，所以能提高鲁棒性）。...还有一点是它对所有单词的统计权重都是一致的。而这些缺点在GloVe中被一一克服了。而word2vec最大的缺点则是没有充分利用所有的语料，所以GloVe其实是把两者的优点结合了起来。

1K2 0

使用Keras建立Wide & Deep神经网络，通过描述预测葡萄酒价格

我们不能肯定地说，在描述中有“果味浓”的葡萄酒更贵，或者有“单宁柔和”的葡萄酒更便宜。此外，当我们将文本输入到我们的模型中时，有多种方法来表示文本，并且上述两者都可以导致不同类型的见解。...而且两者皆包含wide（词袋）和deep（embedding）特征，结合两者可以使我们从文本中获得更多的意义。这个数据集有很多不同的潜在特征，但是我们只使用描述和种类这两种特征，这样结构相对简单。...这就可以代表wide，因为对于每个描述，模型的输入都是12000元素宽的向量，其中1 s和0s分别表示在特定的描述中，来自我们的词汇表的词是否存在。...如果我们对其本身使用wide模型，那么这里我们就要调用fit（）函数进行训练，调用evaluate（）函数进行评估。因为我们以后会把它和deep模型结合起来，所以我们可以在两个模型结合后在进行训练。...我们用pad_sequences函数在每个描述向量中加入零点，以便它们长度相同（我将170设为最大长度，这样就无需缩短描述）。 ?

1.7K4 0

打通语言理论和统计NLP，TransformersGNNs架构能做到吗？

我将讨论NLP和GNN社区对于模型架构背后的直觉，用方程和图形建立两者之间的联系，并讨论两者如何合作来共同进步。...最后，我们得到了句子中每个单词的一个隐藏的特征，我们将其传递给下一个RNN层或用于我们选择的NLP任务。如果你想回顾一下RNNs和NLP的表示学习，我强烈推荐Chris Olah的博客。...此外，在单个特征向量条目层面上，将多个注意力头拼接在一起，每个注意力头的输出值可以在不同的尺度上，从而导致最终向量的值具有很宽的动态值范围。...NLP社区对长序列和依赖关系问题的看法很有趣:使注意力机制在输入大小方面变得稀疏或自适应，在每一层中添加递归或压缩，以及使用局部敏感哈希来获得有效的注意力，这些都是可能使得Transformers变得更好的新想法...在多头注意力中，不同的头也可以“观察”不同的句法属性。用图的术语来说，通过在全图上使用GNN，我们能从GNN在每一层执行邻域聚合的方式恢复最重要的边以及它们可能包含的内容吗？我还不太相信这个观点。

5344 0

【分类战车SVM】第二话：线性分类

在一个二维空间里，我们可以用一个线性函数来将样本点分开，如果一个线性函数能将样本点全部分开，则称这些数据是线性可分的，否则称为线性不可分。...如下图所示，在一个二维空间里，一条线很好的将圆圈和叉叉两类样本给分开了，这条线就是超平面： ? 如果我们用数学公式表示，这条线为： ? 没有反应过来的同学，好好静下来想想，是不是这样的？...以上内容，就是线性分类器的朴素的思想，它家族的很多成员，包括曾经介绍过的logistic模型（在公众号“数说工作室”中搜索关键字“logit1”和“logit2”查看），它和SVM很像，现在大概说一下两者的区别...，说完了也许你就知道SVM为什么叫“支持向量机” ① 寻找最优超平面的方法不同形象点说，logistic模型找的那个超平面，是尽量让所有点都远离它，而SVM寻找的那个超平面，是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离...模型中，我们会习惯于用0和1来表示两个类别，这里为什么是用-1和1呢？

78911 0

【分类战车SVM】第二话：线性分类

在一个二维空间里，我们可以用一个线性函数来将样本点分开，如果一个线性函数能将样本点全部分开，则称这些数据是线性可分的，否则称为线性不可分。...如下图所示，在一个二维空间里，一条线很好的将圆圈和叉叉两类样本给分开了，这条线就是超平面： ? 如果我们用数学公式表示，这条线为： ? 没有反应过来的同学，好好静下来想想，是不是这样的？...以上内容，就是线性分类器的朴素的思想，它家族的很多成员，包括曾经介绍过的logistic模型（在公众号“数说工作室”中搜索关键字“logit1”和“logit2”查看），它和SVM很像，现在大概说一下两者的区别...，说完了也许你就知道SVM为什么叫“支持向量机” ① 寻找最优超平面的方法不同形象点说，logistic模型找的那个超平面，是尽量让所有点都远离它，而SVM寻找的那个超平面，是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离...模型中，我们会习惯于用0和1来表示两个类别，这里为什么是用-1和1呢？

6955 0

深度学习，NLP和表征（译）

这篇文章回顾了将深层神经网络应用于自然语言处理（NLP）的一些非常显著的结果。在这样做的过程中，我希望能给出易理解的一个有希望的答案，来解释为什么深神经网络能够起作用。...我们也知道，像性别差异这样的事物往往最终会以恒定的差异向量来表示。似乎强迫这些不同的向量在英文和中文的嵌入中都是相同的。...最近，深度学习开始探索将图像和单词嵌入到单一表示中的模型。 ? 它的基本思想是，通过在一个单词嵌入中输出一个向量来对图像进行分类。它的基本思想是，通过在一个单词嵌入输出一个向量来对图像进行分类。...这篇文章回顾了我发现的许多令人兴奋的研究成果，但我的主要动机是为将来的一篇文章创造条件，探索深度学习、类型理论和函数式编程之间的联系。如果您感兴趣，您可以订阅我的RSS提要，以便您在发布时看到它。...以前的工作是对标记和图像的联合分布进行建模，但是它采取了非常不同的视角。我很清楚，性别的生理指标可能会误导人。我的意思并不是说，每个秃头的都是男性，或者每个有乳房的人都是女性。

6093 0

广告行业中那些趣事系列44：NLP不可不学的FastText模型

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第四十四篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。...当前语音助手红线模型具体方案如下图所示：图1 语音助手红线模型具体方案如上图所示，用户请求会首先通过关键词匹配服务，根据不同的词表进行不同的处理。...和GlobalModel两个模型，两者都是基于FastText模型构建的。...如果RecallModel模型识别为违法和涉政的，则会和匹配到违法和涉政召回关键词的请求一起进入RedModel模型，这里两者是或的关系。...关于层次的softmax和负采样流程感兴趣的小伙伴可以详细了解下，这也是我在参加校招面试中最喜欢问的问题。

4872 0

独家 | 由第一原理导出卷积

首先，从基本信号处理课程中教授的公式开始，定义两个n维向量x和w的离散卷积[2]： ?...信号处理课程中教授的另一个重要事实是卷积和傅里叶变换[8]之间的联系。在这里，傅里叶变换从天而降，之后是它对角化卷积操作，在频域中执行两个向量的卷积，作为它们的傅里叶变换的元素乘积。...它们是移位算子的特征向量；我将它们表示为矩阵Φ的列。注意特征向量是复杂的，所以在转置Φ时需要采取复共轭。和Φ*进行的乘法（从左）称为傅里叶变换，并通过Φ实现傅里叶逆变换。 ?...由于所有循环矩阵都是对角的，所以它们也由傅里叶变换[11]对角化，只在特征值上有所不同。最后还要认识到这一点，其中C(w)的特征值为w的傅里叶变换。 ?...[6]有些人经常混淆不变性（在拉丁语中的意思是“不变”)和等变性(“以同样的方式改变”），许多信号处理书籍提到我在这里讨论的属性为“移位不变性”。如果f(S x)=SF(X)，则函数是移位等变量。

8372 0

理解SVM的三层境界（二）

而KKT条件就是指上面最优化数学模型的标准形式中的最小点 x* 必须满足下面的条件：经过论证，我们这里的问题是满足 KKT 条件的（首先已经满足Slater条件，再者f和gi也都是可微的，即L对w和b...为什么非支持向量对应的等于零呢？...回忆一下我们2.1.1节中通过 Lagrange multiplier得到的目标函数：注意到如果是支持向量的话，上式中红颜色的部分是等于 0 的（因为支持向量的 functional margin...我们把这里的计算两个向量在隐式映射过后的空间中的内积的函数叫做核函数 (Kernel Function) ，例如，在刚才的例子中，我们的核函数为：核函数能简化映射空间中的内积运算——刚好“碰巧”的是，...这个核存在的主要目的是使得“映射后空间中的问题”和“映射前空间中的问题”两者在形式上统一起来了(意思是说，咱们有的时候，写代码，或写公式的时候，只要写个模板或通用表达式，然后再代入不同的核，便可以了，于此

1.9K3 0

向量函数的内积_向量的内积运算

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。这是我的第一篇原创博客，谈谈自己在读研中的一些小思考，希望能给大家的学习带来一点启发。...对于函数内积，我想很多理工科的都理解，最常用的就是傅里叶变换，一个信号与很多个频率的基函数相乘，也就是信号与每个基函数做内积，求得在每个基函数上的占比，或者说是在该基函数上的投影大小，遍历全部基函数，就求得在全部基函数的占比...而函数内积的定义为：可能很多人会想为什么函数也可以有内积，为什么这样定义，它跟一般的向量内积又有什么联系呢？...某种意义上，可见向量内积也可以看作是两者相似程度的度量。...回到函数的内积，若两个函数是离散的，即f[n],g[n],我们不就可以把该函数看作是一个在n维空间展开的向量可见一个离散函数的内积下形式是跟一般向量内积的形式是一致的。

1.2K3 0

授人以渔：分享我的文本分类经验总结

大家好，我是对白。在我们做一个项目或业务之前，需要了解为什么要做它，比如为什么要做文本分类？项目开发需要，还是文本类数据值得挖掘。...在本地进行文本分类开发我们需要关注的两个主要的问题：数据处理和模型选择，这两者是相互依赖的。...在进行常规的文本分类的时候，希望将谚语翻译，缩写变为全称是的数据分布保持一致。当然，不一定非得对此进行处理，如果针对缩写和谚语的数据集和模型构建那则不需要考虑此问题。...构建词向量（Word Vector）和共现矩阵（Co-ocurrence Matrix）之间的近似关系，论文的作者提出以下的公式可以近似地表达两者之间的关系：其中，wiT和wj~是我们最终要求解的词向量...，语法和语义）（2）这些用途在语言上下文（即，模型多义）上的不同方式变化。

4671 0

【机器学习】几种相似度算法分析

注意事项： a.因为计算是基于各维度特征的绝对数值，所以欧氏度量需要保证各维度指标在相同的刻度级别，比如对身高（cm）和体重（kg）两个单位不同的指标使用欧式距离可能使结果失效。...在逻辑上，是可以给出两用户兴趣相似度很高的结论。如果此时用欧式距离来处理，得到的结果却不尽如人意。即评价者的评价相对于平均水平偏离很大的时候欧几里德距离不能很好的揭示出真实的相似度。 2....“判断两段文本的语义相似度”的事情，实验中用doc2vec做文本向量化，用余弦值衡量文本相似度。 为什么选用余弦?...我们知道doc2vec的每一个维度都代表一个特征,观察向量的数字，主观看来a和c说的意思应该相似，阐述的都是第一个维度上的含义，a和b语义应该不相似。...又叫作谷本系数　关系：如果我们的x,y都是二值向量，那么Tanimoto系数就等同Jaccard距离应用场景：比较文本相似度，用于文本查重与去重；计算对象间距离，用于数据聚类等。

1.8K3 0

Rosenblatt感知器的结构与基本原理

Rosenblatt感知器详解在学习了机器学习十大算法之后，我决定将目光投向神经网络，从而攀登深度学习的高峰。这条险路的第一个拦路虎就是Rosenblatt感知器。为什么这么说呢？...《神经网络与机器学习》中的证明并不理想，它忽略了学习率和初始权重向量的影响；2）学习率和初始权重向量对迭代次数的影响是什么？3）它的更新过程与梯度下降法如此相似，不禁想问两者之间有何联系？...在神经元进行学习分类问题时，每一个样本都将作为一个刺激传入神经元。输入信号是每一个样本的特征，期望的输出是该样本的类别。当输出与类别不同时，我们将调整突触权值，直到每个样本的输出与类别相同。...老虎怂了——初始权重向量和学习率的影响 ? ? 老虎搬救兵——感知器背后的随机梯度下降法如果学习过随机梯度下降法的话，我们就会发现Rosenblatt感知器与随机梯度下降法间的相似度。 ?...因此，Rosenblatt感知器可理解为：1）将特征增加一维，新的一维为1，对应神经元中的偏置；2）增维后的特征与样本类别相乘，得到校正后的特征向量；3）寻找一个权重向量，其与所有校正后的特征向量的夹角小于

1.7K12 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭