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【干货】Batch Normalization: 如何更快地训练深度神经网络

神经网络机器学习 tensorflow keras

【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文，探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练。我们知道，深度神经网络一般非常复杂，即使是在当前高性能GPU的加持下，要想快速训练深度神经网络依然不容易。Batch Normalization 也许是一个不错的加速方法，本文介绍了它如何帮助解决梯度消失和梯度爆炸问题，并讨论了ReLu激活以及其他激活函数对于抵消梯度消失问题的作用。最后，本文使用Te

2018-04-16

9.6K0

【干货】seq2seq模型实例：用Keras实现机器翻译

keras 人工智能 github

【导读】近日，人工智能学者Ravindra Kompella发表一篇博客，介绍了作者实现的基于keras的机器翻译例子。作者通过一个seq2seq编码器-解码器网络实现英语到法语的自动翻译。作者在博文中详细介绍了自己的模型架构和训练数据，并使用代码片段分步骤对训练过程进行讲解。总之，这是一篇比较详尽的机器翻译应用示例教程，如果你有从事机器翻译或seq2seq模型相关的研究，可以详细阅读一下，相信一定对您的工程和理论都有所帮助。专知内容组编辑整理。 Neural Machine Translation——Us

2018-04-12

2.3K0

【干货】走进神经网络：直观地了解神经网络工作机制

神经网络人工智能 keras

【导读】1月4日，Mateusz Dziubek发布了一篇基础的介绍神经网络的博文，作者用一种直观的方法来解释神经网络以及其学习过程，作者首先探讨了导致神经网络过于复杂的几个因素：大量系数、梯度计算慢

2018-04-12

6870

【Keras作者Chollet最新力作】深度学习Python教程实战书籍

keras 深度学习 python

Keras作者、谷歌大脑François Chollet最新撰写的深度学习Python教程实战书籍（2017年12月出版）介绍深入学习使用Python语言和强大Keras库，详实新颖。这本书让你通过直

2018-04-11

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