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 ...
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:
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 ...
全部代码如下:(红色部分为与笔记二不同之处) #1.Import the neccessary libraries needed import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib from matplotlib ...
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 ...
You Need》[1],其在一些翻译任务上获得了SOTA的效果。其模型整体结构如下图所示 ...
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 ...
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 ...
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 ...
Logistic Classification Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 ...