解:从左起第一个()可以填2、4、6或8,
第二个()可以填0、1、2或3
原理:商的末尾要有0,被除數的前两位()8÷4不能有余数,因此第一个()可以填2、4、6或8而且个位上的数()要小于除数4,因此第二个()可以填0、1、2或3
被除數扩大(缩小)n倍,除数不变商也相应的扩大(缩小)n倍。
除数扩大(缩小)n倍被除数不变,商相应的缩小(扩大)n倍
被除数连续除以两个除数,等于除以这两个除数之积有时可以根据除法的性质来进行简便运算。如:300÷25÷4=300÷(25×4)除以一个数就=这个数的倒数
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1987年参加小学教育工作, 擅长小学语文、数学教学 是资深的小学高级教师。
()8()除以4要使商末尾有0,两个()可以分别填几
解:从左起,第一个()可以填2、4、6或8
第二个()可以填0、1、2或3。
想:商的末尾要有0被除数的前两位()8÷4,不能有余数
因此第一个()可以填2、4、6或8,
而且个位上的数()要小于除数4因此第二个()可以填0、1、2或3。
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如对本题有疑问可追问,Good luck!
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文本是一类序列数据一篇文章鈳以看作是字符或单词的序列,本节将介绍文本数据的常见预处理步骤预处理通常包括四个步骤:
一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列给定一个长度为TT的词的序列w1,w2,…,wTw1,w2,…,wT,语言模型的目标就是评估该序列是否合理即计算该序列的概率:
本节我们介绍基于统计的语言模型,主要是nn元语法(nn-gram)在後续内容中,我们将会介绍基于神经网络的语言模型
假设序列w1,w2,…,wTw1,w2,…,wT中的每个词是依次生成的,我们有
例如一段含有4个词的文本序列的概率
语言模型的参数就是词的概率以及给定前几个词情况下的条件概率。设训练数据集为一个大型文本语料库如维基百科的所有条目,詞的概率可以通过该词在训练数据集中的相对词频来计算例如,w1w1的概率可以计算为:
其中n(w1)n(w1)为语料库中以w1w1作为第一个词的文本的数量nn为語料库中文本的总数量。
类似的给定w1w1情况下,w2w2的条件概率可以计算为:
其中n(w1,w2)n(w1,w2)为语料库中以w1w1作为第一个词w2w2作为第二个词的文本的数量。
序列长度增加计算和存储多个词共同出现的概率的复杂度会呈指数级增加。nn元语法通过马尔可夫假设简化模型马尔科夫假设是指一个詞的出现只与前面nn个词相关,即nn阶马尔可夫链(Markov chain of order
本节介绍循环神经网络下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量HH用HtHt表示HH在时间步tt的值。HtHt的计算基于XtXt和Ht?1Ht?1可以认为HtHt记录了到当前字符为止的序列信息,利用HtHt对序列的下一个字符进行预测
我们先看循环神经网络的具体构造。假设Xt∈Rn×dXt∈Rn×d是時间步tt的小批量输入Ht∈Rn×hHt∈Rn×h是该时间步的隐藏变量,则:
其中Wxh∈Rd×hWxh∈Rd×h,Whh∈Rh×hWhh∈Rh×hbh∈R1×hbh∈R1×h,??函数是非线性激活函数由于引叺了Ht?1WhhHt?1Whh,HtHt能够捕捉截至当前时间步的序列的历史信息就像是神经网络当前时间步的状态或记忆一样。由于HtHt的计算基于Ht?1Ht?1上式的计算是循环的,使用循环计算的网络即循环神经网络(recurrent neural
在迭代模型参数前裁剪梯度
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