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HMM简介

HMM简介 HMM(Hidden Markov Model): 隐式马尔科夫模型。 HMM模型可以应用在很多领域,所以它的模型参数描述一般都比较抽象,以下篇幅针对HMM的模型参数介绍直接使用它在中文分词中的实际含义来讲: HMM的典型介绍就是这个模型是一个五元组: StatusSet: 状态值集合 ObservedSet: 观察值集合 TransProbMatrix: 转移概率矩阵 EmitProbMatrix: 发射概率矩阵 InitStatus: 初始状态分布 HMM模型可以用来解决三种问题: 参数(StatusSet, TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)已知的情况下,求解观察值序列。(Forward-backward算法) 参数(ObservedSet, TransProbMatrix, EmitRobMatrix,

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Epoch & Batch_size & Iterations

0x00 前言 在进行机器学习训练的时候,我们会在TF/TORCH中输入各种训练参数,其中关于迭代次数的参数有Epoch,Batch_size和Iterations,这几个参数的作用是什么?有什么样的作用?关系又是什么?笔者将简单给大家解释一下 0x01 基本概念 想要搞清楚Epoch & Batch_size & Iterations之间有什么关系,先给大家普及一些基本概念和知识,大段的讲述各种能够google到的基础知识就不讲了,如果有兴趣可以自行查询。 梯度下降(Gradient Descent) 梯度下降是一个利用不断迭代来优化并找到最优解的算法(求一个曲线的最值)。 我们来分析一下这句话: 梯度:坡度倾角或偏差变化的速率(the rate

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