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

并可以推导出协方差为零，而协方差是线性相关性的度量。期望值就是其均值，即一阶原点矩为均值。这一点不需要推公式，我们可以理解为，期望是随机变量的“中心”，而高斯分布是对称的，中心就是均值。在统计学习的课程中，我们已经熟知过拟合的概念以及两种基本的正则化手段，

"阅读花书第一章解读(上)"的基础是机器学习，而这篇文章的阅读基础是深度学习。其中涉及深度学习的各种模型与术语，若不甚明白，暂时不必细究。主要希望大家感受下，在历史发展过程中，当初知识发现时的模样，与我们今天看到的是有很大不同的。今天看

特定领域的命名实体识别，其目标是识别领域特定实体及其类别，在领域文档分类、检索和内容分析中扮演着重要的角色。特定领域NER是一个具有挑战性的问题。然而，基于学习的NER系统的性能很大程度上依赖于数据标注，这个非常昂贵。在本节中，我们将一步步地定义我们的框架

作为python和机器学习的初学者，目睹了AI玩游戏的各种风骚操作，心里也是跃跃欲试。然后发现微信跳一跳很符合需求，因为它不需要处理连续画面和复杂的操作，很适合拿来练手。这个东西诞生了，目前它一般都可以跳到100多分，发挥好了能上200。Android手机

本文实例讲述了Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：。print #预测说明：　　输入层节点数目：3　　隐藏层节点数目：4　　输出层节点数目：2. 如下实现方式为本人原创。self.n = np.array