原文:TensorFlow深度學習筆記 文本與序列的深度模型

Deep Models for Text and Sequence 轉載請注明作者:夢里風林 Github工程地址:https: github.com ahangchen GDLnotes 歡迎star,有問題可以到Issue區討論 官方教程地址 視頻 字幕下載 Rare Event 與其他機器學習不同,在文本分析里,陌生的東西 rare event 往往是最重要的,而最常見的東西往往是最不重要的 ...

2016-06-28 14:00 3 8875 推薦指數:

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Google TensorFlow深度學習筆記

Google Deep Learning Notes Google 深度學習筆記 由於谷歌機器學習教程更新太慢,所以一邊學習Deep Learning教程,經常總結是個好習慣,筆記目錄奉上。 Github工程地址:https://github.com/ahangchen ...

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

1.保存序列模型和函數模型 1.1保存全模型 可以對整個模型進行保存,其保存的內容包括: 該模型的架構 模型的權重(在訓練期間學到的) 模型的訓練配置(你傳遞給編譯的),如果有的話 優化器及其狀態(如果有的話)(這使您可以從中斷的地方重新啟動訓練 ...

Wed Apr 29 17:11:00 CST 2020 0 678
文本情感分類:深度學習模型(2)

在《文本情感分類:傳統模型(1)》一文中,簡單介紹了進行文本情感分類的傳統思路。 傳統的思路簡單易懂,而且穩定性也比較強,然而存在着兩個難以克服的局限性:一、精度問題,傳統思路差強人意,當然一般的應用已經足夠了,但是要進一步提高精度,卻缺乏比較好的方法;二、背景知識問題,傳統思路需要 ...

Mon Feb 06 23:55:00 CST 2017 1 4335
深度學習TensorFlow筆記——損失函數

1.損失函數---------經典損失函數--------交叉熵:交叉熵刻畫了兩個概率分布之間的距離,它是分類問題中使用比較廣的一種損失函數。通過q來表示p的交叉熵為: Softmax將神 ...

Mon Sep 30 04:36:00 CST 2019 0 704
[Tensorflow實戰Google深度學習框架]筆記4

  本系列為Tensorflow實戰Google深度學習框架知識筆記,僅為博主看書過程中覺得較為重要的知識點,簡單摘要下來,內容較為零散,請見諒。     2017-11-06   [第五章] MNIST數字識別問題   1. MNIST數據處理   為了方便使用,Tensorflow提供 ...

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