一、 tf.nn.dynamic_rnn的输出tf.nn.dynamic_rnn的输入参数如下tf.nn.dynamic_rnn( cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel_iterati ...
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2019-10-08 14:26:40
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tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True): n_hidden表示神经元的个数，forget_bias就是LSTM们的忘记系数，如果等于1，就是不会忘记任何信息。如果等于0，就都忘记。sta ...
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2019-10-08 14:03:03
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【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_ ...
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Project 1 (20 Points Total)Text Mining Twitter Data in R (using “tidytext”) This is a two-week project spanning Weeks 2 and 3.All parts are due at the ...
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2019-10-07 19:18:34
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1) a function to check the free memory: 2) using for loop to print the odd number from 1 to 99 3) If and case 4. delete the function name from termina ...
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2019-10-06 18:27:45
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Week1 Question 4 Some of the problems below are best addressed using a supervised learning algorithm, and the others with an unsupervised learning alg ...
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2019-10-05 10:39:03
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file: tensorflow/python/training/learning_rate_decay.py 参考：tensorflow中常用学习率更新策略 神经网络中通过超参数 learning rate，来控制每次参数更新的幅度。学习率太小会降低网络优化的速度，增加训练时间；学习率太大则可能导 ...
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2019-10-04 22:48:22
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STAT2020 PREDICTIVE ANALYTICS – PROJECT S2/2019OVERVIEWThis assessment involves writing a report that summarises a statistical learning related invest ...
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2019-10-04 19:01:07
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开发了一种新的深度学习框架，以实现高精度的机器故障诊断，使用转移学习，以启用和加速训练的深度神经网络。与现有方法相比，该方法训练速度更快，精度更高。首先，通过进行小波变换，将原始传感器数据转换成图像以获得时间-频率分布。接下来，使用一个预训练的网络来提取较低层次的特征。标记的时频图像然后被用来微调更 ...
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2019-10-04 14:52:45
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Deep learning：四十三(用Hessian Free方法训练Deep Network) 2016-03-13 15:14:01 mydear_11000 阅读数 912更多 分类专栏： 机器学习 深度学习 tornadomeet Deep learning：四十三(用Hessian Fre ...
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2019-10-03 16:28:20
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