AlexNet AlexNet 通过上面的实际训练可以看到，虽然LeNet在手写数字识别数据集上取得了很好的结果，但在更大的数据集上表现却并不好。自从1998年LeNet问世以来，接下来十几年的时间里，神经网络并没有在计算机视觉领域取得很好的结果，反而一度被其它算法所超越，原因主要有两方面，一是神经网络的计算比较复杂，对当时计算机的算力来说，训练神经...

Vim 编辑器 Vim 编辑器 vim 是 vi 的升级版，被誉为编辑器之神。 vim 分三种模式： 一般模式 ，编辑模式 ，命令模式 。 模式切换用 esc 键，比如按 i 进入编辑模式，编辑成功之后按 esc 键退回一般模式，按 shift + : 进入命令模式。 一般模式常用操作： x （小写）删除光标所在位置的下一...

番外-闲扯 番外-闲扯 本来只是一时冲动，当时正在看 ROR，当时还不知道测试先行，加上都是 E 文，完全不知道在干吗，有种被玩了的赶脚 加上当时看了一个视频，大致是说乘客不断问空姐为啥灰机上不能玩手机，那空姐不断从科学的角度解释，最后抓狂说你们这些麻瓜，灰机是靠魔法驱动的，不然这么大的玩意儿怎么飞上天的，空气动力学、电磁学是外星人编出来骗你们...

TensorFlow能帮助我们做什么？ TensorFlow能帮助我们做什么？ TensorFlow可以为以上的这些需求提供完整的解决方案。具体而言，TensorFlow包含以下特性： 模型的建立与调试： 使用动态图模式Eager Execution和著名的神经网络高层API框架Keras，结合可视化工具TensorBoard，简易、快速地建立...

递归神经网络 介绍 语言模型 教程文件 下载及准备数据 模型 LSTM 截断反向传播 输入 损失函数 多个 LSTM 层堆叠 编译并运行代码 除此之外？ 递归神经网络 介绍 可以在 this great article 查看循环神经网络(RNN)以及 LSTM 的介绍。 语言模型 此教程将展示如何...

6.6 通过时间反向传播 6.6.1 定义模型 6.6.2 模型计算图 6.6.3 方法 小结 6.6 通过时间反向传播 在前面两节中，如果不裁剪梯度，模型将无法正常训练。为了深刻理解这一现象，本节将介绍循环神经网络中梯度的计算和存储方法，即通过时间反向传播（back-propagation through time）。 我们在3.14节（...

反向传播 反向传播 神经网络对模型的表达能力依赖于优化算法，优化是一个不断计算梯度并调整可学习参数的过程，Fluid中的优化算法可参考 优化器 。 在网络的训练过程中，梯度计算分为两个步骤：前向计算与 反向传播 。 前向计算会根据您搭建的网络结构，将输入单元的状态传递到输出单元。 反向传播借助 链式法则 ，计算两个或两个以上复合函数的导数...

反向传播 反向传播 神经网络对模型的表达能力依赖于优化算法，优化是一个不断计算梯度并调整可学习参数的过程，Fluid中的优化算法可参考 优化器 。 在网络的训练过程中，梯度计算分为两个步骤：前向计算与 反向传播 。 前向计算会根据您搭建的网络结构，将输入单元的状态传递到输出单元。 反向传播借助 链式法则 ，计算两个或两个以上复合函数的导数...

反向传播 反向传播 神经网络对模型的表达能力依赖于优化算法，优化是一个不断计算梯度并调整可学习参数的过程，Fluid中的优化算法可参考 优化器 。 在网络的训练过程中，梯度计算分为两个步骤：前向计算与 反向传播 。 前向计算会根据您搭建的网络结构，将输入单元的状态传递到输出单元。 反向传播借助 链式法则 ，计算两个或两个以上复合函数的导...

第三章 泡杯咖啡，让代码走起 第三章 泡杯咖啡，让代码走起 环境已经搭建好，接下来就是在实践中来学习这门语言。本书适合对Javascript有一定了解的读者，起码知道什么是变量、函数、数组和对象。 学过程序的人都知道，不管学习什么样的语言，都需要从学习语法开始，就跟练功从基本的动作做起是一样，任何的好与坏或难与易，都是基于语法的。 再学习Coff...