说明 来源(书栈小编注) 说明 TensorFlow 正式版本 V1.0 已经发布，api 较之前 V0.xx 版本发生了较大变化，Tutorial、HowTo 等文档也发生了很大变化。新的文档更加合理，对TensorFlow甚至机器学习的新手更加友好，更适合循序渐进的学习。 网络上流传较广的TensorFlow中文文档大多为 TensorFl...

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第三章 改进神经网络的学习方法（下） 权重初始化 练习 问题 再看手写识别问题：代码 问题 如何选择神经网络的超参数 问题 练习 练习 其他技术 随机梯度下降的变种 练习 问题 人工神经元的其他模型 练习 有关神经网络的故事 第三章 改进神经网络的学习方法（下） 权重初始化 创建了神经网络后，我们需要进行权重和偏...

类别 函数 含义 函数文案 备注 发生次数 all, n 最近n 秒 内，全发生 连续发生(all) 发生次数 happen, n, m 最近 n 秒 内，发生m次 出现(happen) null点也计算在n内 数学统计 sum, n 最近 n 秒 取值 的 和 求和(su...

POSIX简介 POSIX规范 POSIX进程 POSIX线程 POSIX简介 POSIX(Portable Operation System Interface)听起来好高端，就是一种操作系统的接口标准，至于谁遵循这个标准呢？就是大名鼎鼎的Unix和Linux了，有人问Mac OS是否兼容POSIX呢，答案是Yes苹果的操作系统也是Unix-...

数学函数 e() pi() exp(x) log(x),ln(x) exp2(x) log2(x) exp10(x) log10(x) sqrt(x) cbrt(x) erf(x) erfc(x) lgamma(x) tgamma(x) sin(x) cos(x) tan(x) asin(x) acos(x) atan(...

正则化 正则化 避免过拟合的方法之一是增加训练数据数量。那么，还有没有别的方法能让我们避免过拟合呢？一种可能的方法是减小网络的规模。然而，我们并不情愿减小规模，因为大型网络比小型网络有更大的潜力。 幸好，哪怕使用固定的网络和固定的训练数据，我们还有别的方法来避免过拟合。这就是所谓的正则化（regularization）技术。在这一节我将描述一种最常...

数学（Math）节点 输入 属性 输出 示例 自定义Z深度通道节点设置 使用正弦功能得到不断循环的变化数 提亮（缩放）通道 重新限定颜色选择（色调分离） 数学（Math）节点 运算节点 的功能是执行数学运算。 输入 节点的输入值是动态可变的。某些输入插口类型只适合和某类数学运算符搭配使用。比如， “相加” 输入值与 “乘后相加”...

六、ERNIE 6.1 ERNIE 1.0 6.1.1 Entity-level Mask & Phrase-level Mask 6.1.2 预处理 6.1.3 对话语言模型 6.1.4 实验 6.2 ERNIE 2.0 6.2.1 模型结构 6.2.2 实验 六、ERNIE 6.1 ERNIE 1.0 BERT 的 MLM...

构建波士顿房价预测任务的神经网络模型 构建波士顿房价预测任务的神经网络模型 深度学习不仅实现了实现模型的端到端学习，还推动了人工智能进入工业大生产阶段，产生了标准化、自动化和模块化的通用框架。不同场景的深度学习模型具具备一定的通用性，五个步骤即可完成模型的构建和训练，如 图3 所示。 图3：构建神经网络/深度学习模型的基本步骤 正是由于深...