东南大学_牛顿法_tensorflow案例实战视频课程 基本计算单元-变量_中国AI数据

2019-11-25

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植入先进的DeeP模型 5. 对象识别与分类 卷积神经网络 卷积 输入和内核 跨越式发展 填充 资料格式 深度内核 通用层 卷积层激活函数池化层归一化高层 图片和TensorFlow 正在载入图片 图像格式 图像处理 颜色 CNN实施 斯坦福犬数据集 将图像转换为TFRecords 加载图像 模型 训练使用Tensorboard调试过滤器 结论 6. 递归神经网络和自然语言处理递归网络简介 通过时间编码和解码序列对任意程序进行近似的反向传播,实现我们的第一个循环网络消失和爆炸的梯度长期记忆架构的变化 Word矢量嵌入 准备维基百科语料库 模型结构 噪声对比分类器 训练模型 序列分类 Imdb电影评论数据集 使用上次相关激活中的单词嵌入序列标记模型Softmax梯度裁剪 训练模型 序列标签 在时间步之间共享光学字符识别数据集Softmax训练模型 双向RNN 预测编码 字符级语言建模 ArXiv摘要API预处理数据预测编码模型训练模型生成相似序列 结论 IV。其他提示,技巧和功能 7. 在产品中部署模型

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