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tensrflow lstm
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
ke1th
2019-05-28
523
0
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
ke1th
2019-05-27
791
0
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.
ke1th
2019-05-26
1.1K
0
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
ke1th
2019-05-26
841
0
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()
ke1th
2019-05-26
841
0
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)
ke1th
2019-05-26
522
0
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
ke1th
2019-05-26
730
0
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
ke1th
2019-05-26
1.4K
0
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。)
ke1th
2019-05-26
4.8K
0
Andrew NG 在2016 NIPS 上tutorial 简单总结
神经网络
大数据
本文介绍了神经网络在语音识别中的应用,以及如何在机器学习中进行数据处理和特征提取。作者还探讨了神经网络的发展趋势和模型选择问题,并提出了统一数据仓库的方案来提高模型准确率。
ke1th
2018-01-02
724
0
神经网络如何防止过拟合(总结)
神经网络
如何防止神经网络过拟合:通过获取更多的数据、选择正确的模型、将多个模型平均、贝叶斯方法、正则项、L1和L2、early stopping、输入加噪声、权重加噪声以及dropout等方法。具体来说,可以通过限制网络参数的总数量、使用L1和L2正则项、调整学习率、采用dropout以及限制训练样本数量等方法来防止过拟合。同时,还可以采用交叉验证、选择合适的模型、调整模型参数、采用贝叶斯方法、限制输出范围等方法来避免过拟合。
ke1th
2018-01-02
620
0
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。
ke1th
2018-01-02
918
0
softmax交叉熵与最大似然估计
神经网络
本文介绍了softmax交叉熵与最大似然估计的关系,指出它们实际上是等价的。softmax交叉熵的目标函数是最大化已出现样本的概率,与最大似然估计相同。因此,softmax交叉熵和最大似然估计在本质上是一致的,它们可以相互替代。
ke1th
2018-01-02
1.7K
0
tensorflow:AToolDeveloperGuideToTFModelFIles
深度学习
神经网络
tensorflow
该文章讲述了TensorFlow中GraphDef和SavedModel两个主要文件格式的导出、使用和保存的过程。其中,GraphDef文件格式用于在TensorFlow中导出的图,SavedModel文件格式用于在TensorFlow中保存的模型。通过这些文件格式,可以方便地将TensorFlow模型从一个环境迁移到另一个环境,或在TensorFlow集群中部署。
ke1th
2018-01-02
1.3K
0
神经网络激活函数总结
神经网络
激活函数总结 sigmoid tanh ReLU Leaky ReLU Maxout ELU sigmoid 数学表示: [图片] 不建议使用,容易饱和 tanh 数学表示: [图片] ReLU 数学表示: [图片] 建议使用, 但是注意学习率,保证ReLU激活 Leaky ReLU 数学表示: [图片] Maxout 数学表示: [图片] ELU 数学表示: [图片]
ke1th
2018-01-02
644
0
mxnet-Gluon(一):mxnet-Gluon 入门
神经网络
数据处理
本文介绍了如何使用MXNet处理深度学习中的梯度下降问题。首先介绍了MXNet的特点和适用场景,然后详细讲解了如何使用MXNet实现梯度下降。最后,展示了一个简单的示例,说明了如何使用MXNet进行深度学习建模。
ke1th
2018-01-02
1.2K
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