tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数
夏天的风 571 2019/03/27 21:17:48Microsoft Visual C++ 14.0 is required
夏天的风 330 2019/03/27 21:15:19本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中生成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某一区间内生成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。
夏天的风 344 2019/03/27 21:13:17之前面的博客中，我们已经描述了基本的RNN模型。但是基本的RNN模型有一些缺点难以克服。其中梯度消失问题（Vanishing Gradients）最难以解决。为了解决这个问题，GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络应运而生。本篇博客将描述GRU神经网络的工作原理。GRU主要思想来自下面两篇论文：
小木 762 2019/03/23 15:34:28在前面的博客中，我们已经介绍了基本的RNN模型和GRU深度学习网络，在这篇博客中，我们将介绍LSTM模型，LSTM全称是Long Short-Time Memory，也是RNN模型的一种。
小木 702 2019/03/23 15:34:00使用预训练模型处理NLP任务是目前深度学习中一个非常火热的领域。本文总结了8个顶级的预训练模型，并提供了每个模型相关的资源（包括官方文档、Github代码和别人已经基于这些模型预训练好的模型等）。
小木 1515 2019/03/23 12:27:49Encoder-Decoder的深度学习架构是目前非常流行的神经网络架构，在许多的任务上都取得了很好的成绩。在之前的博客中，我们也详细介绍了该架构（参见深度学习之Encoder-Decoder架构）。本篇博客将详细讲述Attention机制。
小木 541 2019/03/21 11:32:02深度学习中Sequence to Sequence (Seq2Seq) 模型的目标是将一个序列转换成另一个序列。包括机器翻译（machine translate）、会话识别（speech recognition）和时间序列预测（time series forcasting）等任务都可以理解成是Seq2Seq任务。RNN（Recurrent Neural Networks）是深度学习中最基本的序列模型。
小木 1296 2019/03/19 11:19:04序列数据是生活中很常见的一种数据，如一句话、一段时间某个广告位的流量、一连串运动视频的截图等。在这些数据中也有着很多数据挖掘的需求。RNN就是解决这类问题的一种深度学习方法。其全称是Recurrent Neural Networks，中文是递归神经网络。主要解决序列数据的数据挖掘问题。
小木 671 2019/03/15 10:57:12您刚刚经历了一个耗时的过程，将一堆数据加载到python对象中。 也许你从数千个网站上爬取了数据。也许你计算了pi的数值。如果您的笔记本电脑电池耗尽或python崩溃，您的信息将丢失。 Pickling允许您将python对象保存为硬盘驱动器上的二进制文件。 在你pickle你的对象后，你可以结束你的python会话，重新启动你的计算机，然后再次将你的对象加载到python中。
小木 1259 2019/03/11 16:43:55