在sequence2sequence模型中，beam search的方法只用在测试的情况，因为在训练过程中，每一个decoder的输出是有正确答案的，也就不需要beam search去加大输出的准确率。

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梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点，这个过程被称为梯度上升法。

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在前面介绍的DBSCAN算法中，有两个初始参数E（邻域半径）和minPts(E邻域最小点数)需要用户手动设置输入，并且聚类的类簇结果对这两个参数的取值非常敏感，不同的取值将产生不同的聚类结果，其实这也是大多数其他需要初始化参数聚类算法的弊端。

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转载自机器之心，原文作者Joyce Xu

过去几年来，计算机视觉领域中深度学习的诸多进展都可以归结到几种神经网络架构。除开其中的所有数学内容、代码和实现细节，我想探索一个简单的问题：这些模型的工作方式和原因是什么？

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Markdown 是一种轻量级的「标记语言」，使用用特殊的 Markdown 文档处理器将 Markdown 语法翻译成预设的文档格式、标题大小等，一般用于展示时输出的是 HTML。

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