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詹姆斯 朝着变成人工智能技术训炼高手不断进步 483人赞成了该回应 做一名掉包侠，压根无需先学深度学习，github上找一个star多的repo，免费下载出来改一改跑起来完了了。下边的回应我关键写搞笑段子（纯属虚构，如有雷同）：一位小孩子感觉学习率1e-3,1e-4实体模型收敛性太慢了，决策设成10；随后跟我说，为何这一loss越来越大啊？一位小孩子说我有一个绝佳的念头：把LSTM末层輸出与词向量求误差平方和，随后相互之间升级，那样就可以获得词向量了！怎样在训炼LSTM的另外训炼词向量？3.一位小孩子感觉自编码器如何全是两侧I/O的层面高，正中间的层面低；自身有一个图灵奖等级的idea，设计方案一个两侧I/O的层面低，正中间的层面高的实体模型。小孩子，是不是你有很多疑问？万万想不到第三点，引起了极大探讨。大伙儿的提议和评价都十分有趣。我这里仅仅出示一下我的观点，在自编码器的架构下：自编码器的掩藏层的层面要低于键入层的层面，才更有意义。假如掩藏层的层面和键入层的层面相同的情况下，只需令全连接层的权重值为单位矩阵，参考点为0，就可以获得一个自编码器，这一自编码器沒有获取一切特点。当掩藏层的层面超过键入层的层面，存有无数权重值矩阵相乘能够获得单位矩阵，这就代表着获取不上信息内容。仅有掩藏层的层面要低于键入层的层面的情况下，权重值矩阵相乘没法能够获得单位矩阵，这时学习培训到的权重值才是是非非普普通通的。编写于2020/4/40:42:27
