RNN模型与NLP应用1-数据处理基础

1. Processing Categorical Features: One-Hot Vector

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backpropagation详解

误差反向传播

几个概念

对于某个具体的神经元

  • 正向输入是前一层每一个神经元的正向输出与它相连的对应的权值乘积的求和

  • 正向输出=f(正向输入),其中f为激活函数

  • 反向输入是后一层每一个神经元的反向输出与它相连的对应的权值乘积的求和

  • 反向输出等于它的反向输入乘以激活函数在正向输入那一点的导数 (详细介绍请Google计算图

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C++文件操作

1. 文件的概述

文件,一般是指相关数据的集合。计算机中的数据都是以文件的形式放置在外部介质(譬如磁盘、光盘和U盘)中的。

操作系统是以文件为单位对数据进行管理的,也就是说:

  • 想找外部介质上的数据,必须先按文件名找到所指定的文件,然后再从该文件中读取数据

  • 想向外部介质上存储数据,必须先建立一个文件(以文件名标识你的数据要存到介质的哪个地方)然后把数据输出到那里

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C++学习笔记

01.vector的erase( )的返回值

返回的是一个迭代器,指向被删除元素的下一个位置。(迭代器指针的位置没变,其实是因为被删元素之后的元素向前移了)

如果删除元素之后没有元素了,直接返回尾迭代器

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