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漫漫深度学习路

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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/53163346

2019-05-28

7130

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

ubuntu16.04 mxnet

gcc 打包深度学习

最近一直在配置深度学习的几个框架，坑无限多，在这里记录一下配置mxnet的过程。

2019-05-28

7150

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

7940

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

5230

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

4.8K0

信息熵(entropy)

information entropy 信息熵用来描述信息的不确定性，如果不确定性越高，那么信息熵越大，否则则越低。自信息（信息量） I(X)称为自信息，I(x)=-logP(x)。通过公式可以看出

2018-01-02

1.7K0

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。

2018-01-02

1.3K0

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