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weiyuan@weiyuan
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“配音演员这种工作还是需要天赋的吧，感觉一般人不太好入门，首先声线要比较发达。嗯[ema21]”
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“可以戴耳机”
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“说不定就是有想深入研究源代码的呢 【 在 xuanfeng 的大作中提到: 】 : 大兄弟，你是刚刚入门吧。tensorflow只是一个深度学习的函数库，你应该说深度学习或者更具体一点，计算机视觉，自然语言处理，或者推荐系统。”
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“把样本一个一个当成序列输进去就好了。隐藏层融合了之前所有的样本的信息。所以理论上是可以获取得到纵向的特征的。 【 在 aName 的大作中提到: 】 : RNN应该是适合输入序列的吧，而且它真的能学到统计特征这种吗？有没有人做过相关的研究？”
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“要是实在要想直接统计这些所谓的纵向特征，用rnn啊，隐藏层里就是有你所谓的纵向特征了”
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“特征工程的时候会统计这些特征，加到样本里面去。这些实值特征一般需要归一化，所以神经网络训练过程中一般要做batch normalization。我所知的业界是这么做的。”
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“这个和网络结构有关系，有的是输出最后一个，有的是每个时间片都输出。原则上输出的部分都要做loss。”
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“如果写单机的不支持gpu不带控制流的简单自动求导框架，cpp800行以内应该就够了……”
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