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文章/答案/技术大牛

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漫漫深度学习路

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批量计算机器学习神经网络深度学习人工智能

tf.nn.rnn_cell.LSTMCell.__init__(num_units, input_size=None, use_peepholes=False, cell_clip=None, initializer=None, num_proj=None, num_unit_shards=1, num_proj_shards=1, forget_bias=1.0, state_is_tuple=False, activation=tanh) num_units: cell输出的维数（一个lstm的

2019-05-28

5260

neural turing machine:神经图灵机tensorflow源码注释

python 机器学习神经网络深度学习人工智能

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/52959593

2019-05-27

7950

tensorflow学习笔记（二十四）：Bucketing

tensorflow 机器学习神经网络深度学习人工智能

tensorflow的编码原则是,先构建计算图,然后再去执行计算图(sess.run()).这就会导致一个问题,我们无法在运行的过程中动态的更改图的结构.我们能做的就是,先构建出完整的图,然后可以去执行其子图. tensorflow中的bucket就是基于这么一种思想.

2019-05-26

1.1K0

tensorflow学习笔记(十六):rnn_cell.py

机器学习神经网络深度学习人工智能

本文主要介绍一下 tensorflow.python.ops.rnn_cell 中的一些类和函数,可以为我们编程所用

2019-05-26

8430

tensorflow学习笔记（十一）：seq2seq Model相关接口介绍

tensorflow 机器学习神经网络深度学习人工智能

tf.sampled_softmax_loss()中调用了_compute_sampled_logits() 关于__compute_sampled_logits()

2019-05-26

8450

tensorflow学习笔记（八）：dropout

机器学习神经网络深度学习人工智能

我们都知道dropout对于防止过拟合效果不错 dropout一般用在全连接的部分，卷积部分一般不会用到dropout,输出曾也不会使用dropout，适用范围[输入，输出)

2019-05-26

5250

tensorflow学习笔记（六）：LSTM 与 GRU

tensorflow 机器学习神经网络深度学习

[新增内容：今天写代码的时候，如果使用state_is_tuple=True, 那么

2019-05-26

7380

tensorflow学习笔记(三十九) : 双向rnn (BiRNN)

机器学习神经网络深度学习人工智能 tensorflow

双向RNN实际上仅仅是两个独立的RNN放在一起, 本博文将介绍如何在tensorflow中实现双向rnn

2019-05-26

1.4K0

pytorch学习笔记(二十一): 使用 pack_padded_sequence

批量计算 pytorch 机器学习神经网络深度学习

下面附上一张 pack_padded_sequence 原理图（其实只是将三维的输入去掉PAD的部分搞成了二维的。在RNN前向的时候，根据batch_sizes参数取对应的时间步计算。）

2019-05-26

4.9K0

tensorflow学习笔记(三十四)：Saver(保存与加载模型)

机器学习 tensorflow

本文介绍了TensorFlow中Saver的使用方法，包括如何创建Saver对象、如何恢复模型、如何保存和恢复变量等内容。同时，还提供了一些示例和代码，以帮助读者更好地理解Saver的使用。

2018-01-02

1.3K0

Probabilistic decoder, Bayesian neural network, Probabilistic encoder

人工智能机器学习神经网络

本文介绍了概率模型，包括Probabilistic decoder、Bayesian neural network和Probabilistic encoder。Probabilistic decoder是一种概率图模型，利用编码理论对likelihood进行重新解释。Bayesian neural network是一种概率模型，具有先验分布的神经网络。Probabilistic encoder则是一种变分推断模型，利用神经网络输出作为分布的参数。

2018-01-02

9270

机器学习常用术语: epoch batch_size iteration

本文介绍了机器学习中的两个重要概念：epoch和batch_size。在机器学习中，epoch表示使用所有样本计算一遍叫做1个epoch，而batch_size表示在一次迭代中使用的样本数量。对于大型数据集，使用较大的batch_size可以加快训练速度，但可能会导致内存不足。在训练神经网络时，通常需要将数据集分成多个batch，每个batch包含多个样本，进行一次forward和backward算法的计算，然后更新权重。因此，epoch的数量和batch_size的选择对模型的训练效果有重要影响。

2018-01-02

9200

tensorflow：上下文管理器与 name_scope, variable_scope

机器学习 tensorflow

本文介绍了 TensorFlow 2.x 版本中的一些新特性，包括 TensorFlow 的安装、使用、模型构建、以及模型部署等方面的内容。同时，文章还介绍了如何使用 TensorFlow 2.x 版本中的 Keras API 和 tf.keras 模块构建深度学习模型，并给出了一个例子。此外，文章还介绍了 TensorFlow 2.x 版本中的新性能优化，如自动微分、GPU 加速等。

2018-01-02

1.3K0

MXNET学习笔记（二）：模型的保存与加载

本文介绍了MXNet中保存和加载模型参数的方法，包括使用checkpoint、save和load函数等。同时，还介绍了如何同步参数和加载参数到不同的设备上。

2018-01-02

3.3K0

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