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LSTM 模型的主要問題是訓練不能并行化。
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交叉熵,是用于度量同一個隨機變量的預測分布Q 與真實分布P 之間的差距,一般預測為真實值的概率越大,交叉熵越小。
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數(shù)組在內(nèi)存中是連續(xù)的存儲空間,因此訪問數(shù)組中的任意元素時間復雜度都是O(1)。
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