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第三次打卡Task06、Task07、Task08
批量歸一化和殘差網(wǎng)絡 nn.BatchNorm2d()表示卷積層的BN，參數(shù)為通道數(shù)。nn.BatchNorm1d()表示全連接層的BN，參數(shù)為...
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第二次打卡Task03、Task04、Task05過擬合、欠擬合及其解決方案 訓練誤差和泛化誤差 模型選擇：model selection 在比賽中一般采用5折的交叉驗證，這樣線下分數(shù)與線上分數(shù)...
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Task02：文本預處理；語言模型；循環(huán)神經網(wǎng)絡基礎文本預處理 步驟： 1.讀入文本2.分詞3.建立字典，將每個詞映射到一個唯一的索引（index）4.將文本從詞的序列轉換為索引的序列，方便輸入模...
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Task01：線性回歸,Softmax與分類模型、多層感知機線性回歸 線性回歸輸出是一個連續(xù)值，因此適用于回歸問題。回歸問題在實際中很常見，如預測房屋價格、氣溫、銷售額等連續(xù)值的問題。與回歸問題不同，分類...
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LeetCode1.9Longest Common Prefix
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LeetCode1.8Roman to Integer
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LeetCode1.7Integer to Roman 答案：
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LeetCode1.6Container With Most Water 答案：