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本人人工智能初學者，現在在學習TensorFlow2.0，對一些學習內容做一下筆記。筆記中，有些內容理解可能較為膚淺、有偏差等，各位在閱讀時如有發現問題，請評論或者郵箱（右側邊欄有郵箱地址）提醒。 若有小伙伴需要筆記的可復制的html或ipynb格式文件，請評論區留下你們的郵箱，或者郵箱（右側 ...

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來自書籍：TensorFlow深度學習 一、卷積神經網絡 1、卷積層 卷積核：kernel 步長：stride 填充：padding padding = same：如步長=2，卷積核掃描結束后還剩 1 個元素，不夠卷積核掃描了，這個時候就在后面補 1 個零，補完 ...

一、歸一化簡介 在對數據進行預處理時，經常要用到歸一化方法。 在深度學習中，將數據歸一化到一個特定的范圍能夠在反向傳播中獲得更好的收斂。如果不進行數據標准化，有些特征（值很大）將會對損失函數影響更大，使得其他值比較小的特征的重要性降低。因此 數據標准化可以使得每個特征的重要性更加均衡。 公式 ...

在TensorFlow的世界里，變量的定義和初始化是分開的，所有關於圖變量的賦值和計算都要通過tf.Session的run來進行。想要將所有圖變量進行集體初始化時應該使用tf.global_variables_initializer，或者單個初始化。如下： ...

相比simplernn多了三個門，記憶、輸入、輸出 記憶門（遺忘門，1為記住0為遺忘）： 輸入門： C： 　　 輸出門： 　　 總： 　 ...