译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在…

1. 深层神经网络(Deep L-layer neural network ) 2. 前向传播和反向传播(Forward and backward propagation) 3. 总结 4. 深层网络中的前向传播(Forward propagation in a Deep Network) 向量化实现过程可以写成: 注:这里只能用一个显示for循环,l 从 1 到 L,然后一层接着一层去计算. 如何减少bug 4.1 核对矩阵的维数(Getting your matrix dimensions…

整合Nacos组件,环境搭建和入门案例详解 1.Nacos基础简介 1.1 关键特性 1.2 专业术语解释 1.3 Nacos生态圈 2.SpringBoot整合Nacos 2.1 新建配置 2.2 核心依赖 2.3 Yml配置文件 2.4 启动类配置 2.5 核心配置类 2.6 基础API用例 1.Nacos基础简介 Nacos 是构建以"服务"为中心的现代应用架构,如微服务范式.云原生范式等服务基础设施.聚焦于发现.配置和管理微服务.Nacos提供一组简单易用的特性集,帮助开发者快…

PHP函数篇详解十进制.二进制.八进制和十六进制转换函数说明 作者: 字体:[增加 减小] 类型:转载   中文字符编码研究系列第一期,PHP函数篇详解十进制.二进制.八进制和十六进制互相转换函数说明,主要掌握各进制转换的方法,以应用于实际开发     一,十进制(decimal system)转换函数说明 1,十进制转二进制 decbin() 函数,如下实例 echo decbin(12); //输出 1100 echo decbin(26); //输出 11010 decbin (PHP 3…

原文:走向DBA[MSSQL篇] 详解游标 前篇回顾:上一篇虫子介绍了一些不常用的数据过滤方式,本篇详细介绍下游标. 概念 简单点说游标的作用就是存储一个结果集,并根据语法将这个结果集的数据逐条处理. 观点 正因为游标可以将结果集一条条取出处理,所以会增加服务器的负担.再者使用游标的效率远远没有使用默认的结果集效率高,在默认结果集中,从客户端发送到服务器的唯一一个数据包是包含需执行语句的数据包.而在使用服务器游标时,每一个FETCH语句都必须从客户端发送到服务器,然后在服务器中将它解析并编译为执…

java 日志体系(三)log4j从入门到详解 一.Log4j 简介 在应用程序中添加日志记录总的来说基于三个目的: 监视代码中变量的变化情况,周期性的记录到文件中供其他应用进行统计分析工作: 跟踪代码运行时轨迹,作为日后审计的依据: 担当集成开发环境中的调试器的作用,向文件或控制台打印代码的调试信息. 最普通的做法就是在代码中嵌入许多的打印语句,这些打印语句可以输出到控制台或文件中,比较好的做法就是构造一个日志操作类来封装此类操作,而不是让一系列的打印语句充斥了代码的主体. 在强调可重用组件开…

Scala进阶之路-Scala函数篇详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.传值调用和传名调用 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Scala%E8%BF%9B%E9%98%B6%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ EMAIL:y1053419035@qq.com */ package cn.org.yinzhengjie.basicGrammar objec…

第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 4.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 有一些函数,只有非常深的神经网络能学会,而更浅的模型则办不到. 对于给定的问题很难去提前预测到底需要多深的神经网络,所以先去尝试逻辑回归,尝试一层然后两层隐含层, 然后把隐含层的数量看做是另一个可以自由选择大小的超参数,然后再保留交叉验证数据上 评估,或者用开发集来评估. 一些符号注意: 用 L 表示层数,上图5hidden layers :…

Week 4 Quiz - Key concepts on Deep Neural Networks(第四周 测验 – 深层神经网络) \1. What is the "cache" used for in our implementation of forward propagation and backward propagation?(在实现前向传播和反向传播中使用的"cache"是什么?) [ ]It is used to cache the interme…

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…