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实战Google深度学习框架 笔记-第8章 循环神经网络-1-前向传播。 Github: RNN-1-Forward_Propagation.ipynb

介绍了 CDH 集群的搭建与安装

标签： Cloudera-Manager CDH Hadoop 部署 集群

官方给出的例子，用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型，比如： tensorflow笔记：多层LSTM代码分析 感觉这些例子还是太复杂了，所以这里写了个比较简单的版本

我们来实现一个非常简单的两层 FC 全连接网络来完成 MNIST数据 的分类

上篇 PTB 数据集 batching 中我们介绍了如何对 PTB 数据集进行 连接、切割 成多个 batch，作为 NNLM 的输入。

本文将介绍如何采用 TensorFlow 实现 RNN-based NNLM。

PTB 数据集 batching 介绍, 如何对 PTB 数据集进行 连接、切割 成多个 batch。

重点了解 batch_size、num_batch、num_step 这三个概念。

实战Google深度学习框架 笔记-第6章 图片识别 与 CNN

介绍 CNN 在图片识别的应用 和 CNN 基本原理 以及 如何使用 TensorFlow 来实现 CNN .

一些用于 Dialog 对话系统的数据集资料汇总

学会用 Tensorflow 自带的 tensorboard 去可视化我们所建造出来的神经网络是一个很好的学习理解方式.

用最直观的流程图告诉你, 你的神经网络是长怎样,有助于你发现编程中间的问题和疑问.

numpy.random.normal 函数，有三个参数（loc, scale, size），代表生成的高斯分布随机数的均值、方差以及输出的 size.

有一個一維陣列 x1，我分別想要把它變成一個 3*1 的矩陣 x2，以及 1*3 的矩陣 x3，作法如下。

这次提到了怎样建造一个完整的神经网络, 包括添加 神经层, 计算误差, 训练步骤, 判断是否在学习.

在 Tensorflow 里定义一个 添加层的函数， 可以很容易的 添加神经层, 为之后的添加省下不少时间.

Face recognition & Neural style transfer 能够在图像、视频以及其他 2D 或 3D 数据上应用这些算法。

tensorflow 中文文档学习 tensorflow 的基本用法。