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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

5440

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

8150

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

1.2K0

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

8630

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

8750

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

5490

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

1.5K0

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

9700

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