神经网络：请不要开始就让我sigmoid(wTx)，谢谢！

def trainer(m,x,y,rate):
   # x = [word] + [prev_word] + [prev_state]
   # = [1,0] + [0,1,0]
   # y = [tag]
   # = [0,0]
   L0 = np.array([x])
   L1 = softmax(np.dot(L0,m.S0))
   L2 = softmax(np.dot(L1,m.S1))
   e2 = np.array([y]) - L2
   dL2 = e2
   e1 = np.dot(dL2,m.S1.T)
   dL1 = e1
   m.S1 += np.dot(L1.T,dL2)*rate
   m.S0 += np.dot(L0.T,dL1)*rate
   return L1,L2

这么一写起来，着实就和最初提供的第二个超链接文章中RNN的情势很像了，这样RNN也就可以很轻松地领略了，可以继承深入RNN了。至于CRF的伟大情势，就是把W^Tx换成了某个界说好的函数和，称为势函数，并给每个势函数一个权值；这里也很明明晰，可以跟小波说明对接上。至此一篇算是成立一个滑腻台阶给初入门有点恍惚基本并想往呆板进修神经收集部门轻微深入一些的人。

痛，就要快乐提高

进入了概率和线性代数链接之后的阶段，就是思量领略收敛了。连结数值说明的常识吧，二阶牛顿法和嗨森矩阵（竟然发明打出来是这个“嗨“ ovo），各类更快速的拟牛顿法，尚有办理非线性拟合而呈现的开导式搜刮，ACO，PSO，遗传算法，DNA筹划…继承格斗吧！

2016.12.03 J.Y.Liu

（编辑：湖南网）

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