调皮鸵鸟

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2年10月17天

python 生成器笔记

在做牛客网上的python第一道题的时候就蒙了,看来还是生成器没学好。 题目如下:def bar(n): m=n while True: m+=1 yield m b = bar(3) print b.next()这里回顾下生成器的知识,基础的就不说了,就一点:就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺...

PHP:isset()-检测变量是否被设置

isset()-检测变量是否被设置bool isset(mixed $var [, mixed $...]),检查变量是否被设置,并且不是NULL。var,要检测的变量,...其他变量,允许有多个变量。返回值:如果var存在并且不是NULL,则返回TRUE,否则返回FALSE.如果已经使用unset()释放一个变量之后,它将不再是isset().如果使用isset测试一个被设置成NUL...

LSTM解决梯度消失问题为什么rnn循环神经网络会有梯度消失的情况,而lstm可以避免这种情况的发生?交叉熵函数是什么?在什么地方用过?

为什么rnn循环神经网络会有梯度消失的情况,而lstm可以避免这种情况的发生?使用梯度下降的方式来更新,如果有很多个这样的数相乘的话,就会使得梯度趋近于0。梯度消失导致的问题其实是权重w几乎不更新,这样就很难找到一个合适的权重w,去映射输入值与输出值之间的关系。 - LSTM中神经元之间的连接不仅仅有h, 还有信息C, h在神经元之间的传递会经过sigmoid函数处理,但是C不会。所以与C相关的权重W的更新不会因为神经元链过长而产生梯度消失的现象(指的是,遗忘门,信息增益门的权重w)。但是输出门