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RSS订阅翻译 理解LSTM
人类不会每秒从头开始思考。 当你阅读这篇文章时，你会根据你对以前的单词的理解了解每个单词。 你不会丢掉所有东西，然后再次从头开始思考。 你的想法有坚持。传统的神经网络无法做到这一点，这似乎是一个主要的缺点。 例如，假设您想分类电影中每个点发生的事件类型。 目前还不清楚传统神经网络如何利用其对电影中之前事件的推理来告知后来的事件。递归神经网络解决了这个问题。 他们是网络中的循环，让信息持久。在上图中...
2018-05-25 16:41:32
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原创 卷积与解卷积详解：tf中conv2d和conv2d_transpose详解
详见https://zhuanlan.zhihu.com/p/35549635不会吃亏，不会上当！
2018-04-11 16:23:31
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原创 GAN生成对抗网络公式推导和证明
生成对抗网络分为：1.生成模型，2.鉴别模型。其中，生成模型从无到有不断地生成数据，而鉴别模型不断鉴别生成器生成的模型；二者不断对抗，生成模型拼命生成不让鉴别模型识别出来的数据，鉴别模型拼命鉴别生成模型生成的数据；二者不断成长，得到最好的生成模型和鉴别模型。具体推倒如下：首先是符号说明, 注意GAN，主要学习的是数据的分布，最终得到的是两个一样的数据分布。
2017-11-02 14:27:20
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原创 ValueError: Shapes (40, 4, 4, 1) and (？, 8, 8, 1) are not compatible
使用conv_transpose中出现的问题，即是解卷积，是卷积的一个逆过程。sess = tf.Session()batch_size = 3output_shape = [batch_size, 8, 8, 128]strides = [1, 2, 2, 1]l = tf.constant(0.1, shape=[batch_si
2017-10-30 12:12:16
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原创 Anaconda jupyter 出现 kernel error 解决办法
当时用Anaconda安装多个版本的python的时候，或者由于多次卸载anaconda时，导致python的kernel内核安装路径混乱，使得Jupyter notebook不可用。解决办法首先打开Anaconda Prompt输入jupyter kernelspec list查看安装的内核和位置进入安装目录，打开kernel.jason, 查看python的编辑器的
2017-09-01 14:17:38
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空空如也
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