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【干货】Batch Normalization: 如何更快地训练深度神经网络
【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
WZEARW
2018-04-16
9.6K0
【干货】seq2seq模型实例:用Keras实现机器翻译
【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
WZEARW
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
【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
WZEARW
2018-04-12
6870
【Keras作者Chollet最新力作】深度学习Python教程实战书籍
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
WZEARW
2018-04-11
1.1K0
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