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本人人工智能初学者，现在在学习TensorFlow2.0，对一些学习内容做一下笔记。笔记中，有些内容理解可能较为肤浅、有偏差等，各位在阅读时如有发现问题，请评论或者邮箱（右侧边栏有邮箱地址）提醒。 若有小伙伴需要笔记的可复制的html或ipynb格式文件，请评论区留下你们的邮箱，或者邮箱（右侧 ...

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来自书籍：TensorFlow深度学习 一、卷积神经网络 1、卷积层 卷积核：kernel 步长：stride 填充：padding padding = same：如步长=2，卷积核扫描结束后还剩 1 个元素，不够卷积核扫描了，这个时候就在后面补 1 个零，补完 ...

一、归一化简介 在对数据进行预处理时，经常要用到归一化方法。 在深度学习中，将数据归一化到一个特定的范围能够在反向传播中获得更好的收敛。如果不进行数据标准化，有些特征（值很大）将会对损失函数影响更大，使得其他值比较小的特征的重要性降低。因此 数据标准化可以使得每个特征的重要性更加均衡。 公式 ...

在TensorFlow的世界里，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。想要将所有图变量进行集体初始化时应该使用tf.global_variables_initializer，或者单个初始化。如下： ...

相比simplernn多了三个门，记忆、输入、输出 记忆门（遗忘门，1为记住0为遗忘）： 输入门： C： 　　 输出门： 　　 总： 　 ...