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RNN反向传播算法
RNN中需要梯度下降更新W,U,V,b,c五个参数。所以需要对W,U,V,b,c进行求导以求W导数为例:w在每一时刻都出现了,所以w在时刻t的梯度 = 时刻t的损失函数对所有时刻的w的梯度和<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" d
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贝叶斯定理
@[toc]条件概率假设有两个事件,一个A一个B,在B发生的情况下A发生的概率是多少,这称为条件概率。记为p(A|B)。边缘概率如上假设有两个概率A,B。单独考虑A或者B的概率称为边缘概率。联合概率如上假设有两个概率A,B。A,B同时发生的概率则称为联合概率。记为<math xmlns=
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关于Vue.prototype 和vue.use()的疑问
首先,不管你采用哪种方式,最终实现的调用方式都是 vm.属性()也就是说,两种方法,实现的原理都是在Vue.prototype上添加了一个方法。所以结论是“没有区别”。再来说说Vue.use()到底干了什么。我们知道,Vue.use()可以让我们安装一个自定义的Vue插件。为此,我们需要声明一