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cys cys119
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Tensorflow中可以使用tensorboard这个强大的工具对计算图、loss、网络参数等进行可视化。本文并不涉及对tensorboard使用的介绍，而是旨在说明如何通过代码对网络权值和feature map做更灵活的处理、显示和存储。本文的相关代码
# 因为我们要使用ReLU，也给偏置增加一些小的正值（0.1）用来避免死亡节点。# x是特征，y_是真实label。将图片数据从1D转为2D。使用tensor的变形函数tf.reshape. # 把x_image和权值向量进行卷积，加上偏置项，然后应用Re
mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些，网络模型需要自己来构建。程序比较复杂，我就分成几个部分来叙述。x = tf.placeholder #输入的数据占位符。y_actual
实验结果表明，在AMR图和基于句法的神经机器翻译中，本文模型优于业内的最好方法。1 引言图结构普遍存在于自然语言的表示中。这些方法的一个关键限制是需要在图形节点和tokens之间进行对齐。在注意力编码阶码模型中使用GGNNs在S2S模型中，输入是token
一种新的8-Bit浮点格式，结合了DNN训练的见解，实现了一般矩阵算法在深度学习中模型精度的零损耗。一种叫作“基块计算”的新技术。在分层应用中，仅使用了8-bit乘法和16-bit加法进行矩阵和卷积计算。在权重更新过程中应用了浮点随机舍入，实现了用16-b
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