中国科学院大学_mnist手写数字识别_cnn训练注意事项与框架使用_中国AI数据

2019-11-25

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ensorFlow处理更高维度的输入。 尽管CNN在理论上可以使用自然语言数据(文本),但它并非针对此类输入而设计。文本输入通常存储在SparseTensor中,其中大多数输入为0。CNN被设计为与密集输入配合使用,其中每个值都很重要且大多数输入都不为0。处理文本数据是一个挑战在下一章“递归神经网络和自然语言处理”中。 第6章 目前的神经网络与自然语言处理 在上一章中,我们了解了分类静态图像。ThiS是机器学习的巨大应用,但还有更多。在本章中,我们将研究顺序模型。ThoSe模型具有强大的模型功能,可让我们分类或标记顺序输入,生成文本的SequenceS或将一个Sequence转换为另一个。 我们在这里学到的内容与静态分类和修正并没有区别。循环神经网络提供了非常适合完全连接和卷积层工具箱的构建块。但是,让我们从基础开始。 循环网络简介 许多reai-Worid的习语都是自然的。这包括自然语言处理(NLP)中的目标蛋白。段落是句子的顺序,句子是单词的顺序,单词是字符的顺序。连续,音频和视频片段是随时间变化的帧序列。而且,在分析所有时间(如果在aii时)后,股票价格也才有意义。

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