原文:TensorFlow深度学习笔记 文本与序列的深度模型

Deep Models for Text and Sequence 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https: github.com ahangchen GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频 字幕下载 Rare Event 与其他机器学习不同,在文本分析里,陌生的东西 rare event 往往是最重要的,而最常见的东西往往是最不重要的 ...

2016-06-28 14:00 3 8875 推荐指数:

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Google TensorFlow深度学习笔记

Google Deep Learning Notes Google 深度学习笔记 由于谷歌机器学习教程更新太慢,所以一边学习Deep Learning教程,经常总结是个好习惯,笔记目录奉上。 Github工程地址:https://github.com/ahangchen ...

Tue May 10 00:53:00 CST 2016 0 4537
深度学习TensorFlow2:如何使用keras模型保存和序列化?

1.保存序列模型和函数模型 1.1保存全模型 可以对整个模型进行保存,其保存的内容包括: 该模型的架构 模型的权重(在训练期间学到的) 模型的训练配置(你传递给编译的),如果有的话 优化器及其状态(如果有的话)(这使您可以从中断的地方重新启动训练 ...

Wed Apr 29 17:11:00 CST 2020 0 678
文本情感分类:深度学习模型(2)

在《文本情感分类:传统模型(1)》一文中,简单介绍了进行文本情感分类的传统思路。 传统的思路简单易懂,而且稳定性也比较强,然而存在着两个难以克服的局限性:一、精度问题,传统思路差强人意,当然一般的应用已经足够了,但是要进一步提高精度,却缺乏比较好的方法;二、背景知识问题,传统思路需要 ...

Mon Feb 06 23:55:00 CST 2017 1 4335
深度学习TensorFlow笔记——损失函数

1.损失函数---------经典损失函数--------交叉熵:交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。通过q来表示p的交叉熵为: Softmax将神 ...

Mon Sep 30 04:36:00 CST 2019 0 704
[Tensorflow实战Google深度学习框架]笔记4

  本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅。     2017-11-06   [第五章] MNIST数字识别问题   1. MNIST数据处理   为了方便使用,Tensorflow提供 ...

Thu Nov 09 06:50:00 CST 2017 0 2763
 
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