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 ...
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:
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 ...
全部代碼如下:(紅色部分為與筆記二不同之處) #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 ...
You Need》[1],其在一些翻譯任務上獲得了SOTA的效果。其模型整體結構如下圖所示 ...
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 ...
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 ...
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 ...
Logistic Classification Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 歡迎star,有問題可以到Issue區討論 ...