在创建TensorFlow中的应用程序之前，最好能先理解TensorFlow所需的数学概念。数学被认为是任何机器学习算法的核心。 线性代数 标量(scalar) 一个单独的数 向量(vector) 一列数，即一维数组 矩阵(matrix) 二维数组 张量(tensor) 多维数组 矩阵加法 如果2个 ...
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2020-06-19 15:51:52
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TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由谷歌团队开发。TensorFlow使用方便，开发人员可以用来开发各种人工智能应用。 TensorFlow的官方网站: www.tensorflow.org TensorFlow的主要特性： 以张量(一种多维数组)为基础，轻松定义、计算数学算式 提供对深 ...
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2020-06-19 15:37:53
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NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西。是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件。 随着工业数据集规模的迅速增长， ...
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2020-06-19 11:45:10
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神经网络 BPNN 感知机 神经网络入门 反向传播 tensorflow tf基础 控制依赖项 变量命名域和tensorboard 一元线性回归 模型持久化 交叉熵 global_steps的使用 手写数据集实现 CNN 激活函数 CNN过拟合 手写数据集CNN模型 权重初始化-CNN 批归一化 自 ...
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2020-06-18 17:49:05
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该方法属于无监督式的深度学习方法，优点： 1 无需标注 2 只训练正样本 3 可以在CPU下进行训练 4 具有较快的推断速度 适用场景：适合缺陷较为明显的项目 dev_update_off () dev_close_window () set_system ('seed_rand', 25) * * ...
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2020-06-18 12:44:21
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随着预训练技术的到来，作为深度学习重要应用领域之一，自然语言处理也迎来了新的春天。通过使用预训练模型可以大大减少模型训练对数据的依赖，仅需要使用少量数据在下游任务中微调（Fine-tune），就可以获得效果非常优秀的模型。不过如果希望获得更好的效果，该怎么办呢？有人也许会说：多训练几个epoch嘛！ ...
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2020-06-17 20:25:50
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最新发布的飞桨开源深度学习框架1.7版本，带来多项重要更新。非常值得关注的是，飞桨“动态图”能力有了重大升级，不但编程体验极大提升，而且训练性能已媲美“静态图”，部署能力也有全面强化。 下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.o ...
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2020-06-17 20:24:42
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目录 传统的自然语言处理模型 NLP的卷积神经网络（textCNN） 卷积层的最大池化问题 testCNN的应用 一句话简介：借鉴视觉的CNN用于自然语言处理中，通过不同高度（词数量）的卷积核提取特征，合并池化压缩至分类，优势是速度提升很多。 一、传统的自然语言处理模型 1）传统的词袋模型或者连续词... ...
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2020-06-17 01:30:01
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神经网络AI加速器技术 能够直接加速卷积神经网络，还能够直接运行常见的网络框架，如TensorFlow、Caffe、PyTorch，DarkNet等，支持用户定制化的网络和计算类型。 功能特点： ● 数据类型 ○ 16位浮点 ○ 8位定点 ○ 8位/4位整数 ● 网络压缩 ○ 稀疏矩阵 ○ 剪枝 ○ ...
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2020-06-16 15:05:32
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https://www.cnblogs.com/BlueBlueSea/p/13137757.html，是我这篇文章的一个深入和展开吧 1.总结 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91839581 2.CNN/LSTM+ATT 对cnn结合att的过程不太明白。 3.适 ...
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2020-06-16 13:05:47
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