作者 thefattiger 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共53則

[ DataScience ]73 留言, 推噓總分: +18

作者: nctukmdick - 發表於 2019/04/22 18:55(5年前)

45^F推thefattiger: ML/DL的理論本來就不難，核心算法的改進也輪不到你04/23 21:39

46^F→thefattiger: 重點在應用，那就是特定領域的知識要強了04/23 21:39

[ DataScience ]5 留言, 推噓總分: 0

作者: clansoda - 發表於 2019/04/21 21:14(5年前)

1^F→thefattiger: 你把time steps跟hidden units的數量搞混了04/21 21:44

2^F→thefattiger: 前一層RNN return_sequences=True 就行了04/21 21:46

[ DataScience ]12 留言, 推噓總分: +3

作者: moodoa3583 - 發表於 2019/04/19 11:01(5年前)

9^F→thefattiger: 你誤會很大，權重增加不代表loss會增加04/20 00:21

[ DataScience ]7 留言, 推噓總分: +4

作者: loser113 - 發表於 2019/04/16 21:10(5年前)

3^F→thefattiger: 要刪除也可以，我的話會做embbeding04/16 22:44

[ DataScience ]21 留言, 推噓總分: +5

作者: tigerbojo - 發表於 2019/03/26 17:12(5年前)

20^F推thefattiger: DL相關的證明通常都對data做了很多假設04/01 12:44

21^F→thefattiger: 所以是經驗法則沒錯04/01 12:45

[ DataScience ]9 留言, 推噓總分: 0

作者: disney82231 - 發表於 2019/03/03 17:44(5年前)

1^F→thefattiger: RBM是一種模型, BP一種算法,怎麼會拿來比較...03/05 18:05

2^F推thefattiger: 要不要直接貼你看到的連結,我覺得應該是誤會了什麼03/05 18:09

[ DataScience ]2 留言, 推噓總分: +1

作者: lunashining - 發表於 2018/11/12 14:05(5年前)

1^F推thefattiger: 如果你要抓的東西很簡單又只有一兩類11/12 23:17

2^F→thefattiger: 不如考慮用傳統feature matching的方法11/12 23:17

[ DataScience ]5 留言, 推噓總分: +2

作者: kero961240 - 發表於 2018/10/29 20:12(5年前)

1^F推thefattiger: 不用標籤就用傳統的影像處理吧,先找A的descriptor10/30 13:44

2^F→thefattiger: 再用descriptor找出每張影像A的位置有沒有在範圍內10/30 13:44

[ DataScience ]7 留言, 推噓總分: +2

作者: thefattiger - 發表於 2018/09/20 23:28(5年前)

7^F→thefattiger: 感謝,是小弟搜尋的不夠仔細09/21 10:15

[ DataScience ]11 留言, 推噓總分: +6

作者: thefattiger - 發表於 2018/09/15 00:23(5年前)

9^F→thefattiger: 之前試過HER的效果沒想像中的好09/20 11:24

10^F→thefattiger: goal不是那麼好設計09/20 11:25

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