一句话概括：不用simgoid和tanh作为激活函数，而用ReLU作为激活函数的原因是：加速收敛。因为sigmoid和tanh都是饱和(saturating)的。何为饱和？个人理解是把这两者的函数曲线和导数曲线plot出来就知道了：他们的导数都是倒过来的碗状，也就是，越接近目标，对应的导数越小。而ReLu的导数对于大于0的部分恒为1。于是ReLU确实可以在BP的时候能够将梯度很好地传到较前面的

tanh函数tanh(x)=e2x−1e2x+1tanh′(x)=1−tanh(x)2证明∂tanh(x)∂x=(1−2e2x+1)′=2⋅2e2x(e2x+1)2=4e2x(e2x+1)2=(e2x+1)2−(e2x−1)2(e2x+1)2=1−(e2x−1e2x+1)2=1−tanh(x)2(10)(11)(12)(13)(14)(15)神经网络激活函数及导数

编译如下代码时，出现value toDF is not a member of org.apache.Spark.rdd.RDD[People]  错误val rdd : RDD[People]= sparkSession.sparkContext.textFile(hdfsFile,2).map(line => line.split(",")).map(arr => People(arr(0

先说说我为什么对强化学习有兴趣了，从大数据到机器学习、深度学习，现在我对智能化真的产生兴趣了，希望有一天能做出自己的机器人。然而，学习的第一步就是环境，所以首先搭建一个gym的仿真环境。现在大家用的最多的是openai的gym（openai/gym），或者universe(，openai/universe),。这两个平台非常好，是通用的平台，而且与tensorflow和Theano无缝连

1.基本概念　　深度前馈神经网络也叫作多层感知机，是深度学习中最常用的模型。它包含输入层，隐含层和输出层三个部分。它的目的是为了实现输入到输出的映射。它定义了一个函数 y = f(x,theta),并且通过学习theta，得到了映射函数f。　　深度前馈神经网络之所以称之为深度是因为它包含了很多层（隐含层可能会有很多层），而称之前馈则是因为它在输出和模型本身之间没有反馈，而有这种反馈的网络叫...

PySC2是DeepMind开发的星际争霸Ⅱ学习环境（SC2LE）的Python组件。 它封装Blizzard Entertainment的星际争霸Ⅱ机器学习API，提供Python 增强学习环境。PySC2提供了增强学习Agents与星际争霸Ⅱ交互的接口，得到observations以及发送actions。DeepMind PySC2提供了详细的安装说明，在Windows64下主要有以

从分词、词嵌入、向量数据库，到Prompt工程、Hugging Face、LangChain、模型微调与部署，全面覆盖核心技术。如果它能在你学习、工作或项目的某个时刻，给你一点点启发或帮助，那么这本书的意义，便超越了我个人，带给我一点欣慰。如果你想快速上手大语言模型开发，或者正在寻找数字人落地的实战经验，这本书可能正是你的下一把钥匙。人生的第一次，总是像推开一扇新窗，让光照进来，也让自己看见走过的

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经过几天对nlp的理解，接下来我们说说语言模型，下面还是以PPT方式给出。一、统计语言模型1、什么是统计语言模型？一个语言模型通常构建为字符串s的概率分布p(s)，这里的p(s)实际上反映的是s作为一个句子出现的概率。这里的概率指的是组成字符串的这个组合，在训练语料中出现的似然，与句子是否合乎语法无关。假设训练语料来自于人类的语言，那么可以认为这个概率是的是一句话是否是人话的概率。2、怎么建立统计