梯度裁剪 减少梯度爆炸问题的一种常用技术是在反向传播过程中简单地剪切梯度，使它们不超过某个阈值（这对于递归神经网络是非常有用的；参见第 14 章）。 这就是所谓的梯度裁剪。一般来说，人们更喜欢批量标准化，但了解梯度裁剪以及如何实现它仍然是有用的。 在 TensorFlow 中，优化器的minimize() 函数负责计算梯度并应用它们，所以您必须首先调用...

深度 RNN 一个朴素的想法就是把一层层神经元堆叠起来，正如图 14-12 所示的那样，它呈现了一种深度 RNN。 为了用 TensorFlow 实现深度 RNN，可先创建一些神经单元，然后堆叠进MultiRNNCell 。 以下代码中创建了 3 个相同的神经单元（当然也可以用不同类别的、包含不同不同数量神经元的单元） n_neurons =...

前言 jsonp能解决的问题 怎样理解跨域，以及它跟浏览器的关系呢！ 怎么解决跨域请求问题呢！ jsonp的原理 实（示）例 怎么实现精确回调呢！ jsonp跟ajax的区别、jsonp和json的区别 时间仓促，写得不对的地方，后期会持续修改…… 前言 这边文档希望通过自己对jsonp的理解，能够采用最简单、最直白的语言告诉大家j...

深度前馈网络 深度前馈网络 深度前馈网络（deep feedfoward network ）也称作前馈神经网络（feedforward neural network ）或者多层感知机（multilayer perceptron:MLP ），它是最典型的深度学习模型。 卷积神经网络就是一种特殊的深度前馈网络。 深度前馈网络也是循环神经网络的基础。...

CTR 预估模型：神经网络模型 CTR 预估模型：神经网络模型 CTR 预估模型主要用于搜索、推荐、计算广告等领域的 CTR 预估，其发展经历了传统 CTR 预估模型、神经网络CTR 预估模型。 传统 CTR 预估模型包括：逻辑回归LR 模型、因子分解机FM 模型、梯度提升树 GBDT 模型等。 其优点是：可解释性强、训练和部...

附录二：Feed一二级分类可选集 附录二：Feed一二级分类可选集 - 准确填写将带来更好的分发效果。- 能且只能选择一个二级分类。- 若无合适的一级或二级分类选项，可填为综合。 新一级分类 新二级分类 财经 畜牧业、国内宏观、白银、煤炭、保险、基金、投资、能源、股票、渔业、三农、美股、种植业、贵金属、银行、金融、林业、宏观经济、银行业、债券、...

Windows 客户端 V2RayW V2RayN V2RayS V2RayGCon 其它工具 {#others} PuTTY Visual Studio Code Telegram Windows 客户端 V2RayW V2RayW 是一个基于 V2Ray 内核的 Windows 客户端。用户可以通过界面生成配置文件，并且可以手...

简单粗暴 TensorFlow 2.0 | A Concise Handbook of TensorFlow 2.0 Indices and tables 简单粗暴 TensorFlow 2.0 | A Concise Handbook of TensorFlow 2.0 基于Eager Execution | Based on Eager Exe...