tensorflow 神经网络调参

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将强化学习用于深度学习选模型+调参：谷歌AutoML背后的技术解析

AutoML 是 Google 最新的产品，能够根据问题自动确定最优参数和网络结构。本文章就关注解析 AutoML 背后的技术，由于 AutoML 缺乏技术文档，我们的解析有不到之处，还请多多更正。 罗马不是一天建成的。AutoML 并非一蹴而就，而是 Go
Chin2018 6年前 5152

YJango：TensorFlow高层API Custom Estimator建立CNN+RNN的演示

目录 前言 机器学习 两大模块：数据、模型 三个阶段：训练、评估、预测 优势 实现 数据集：TFRecord+Dataset 定义input_fn 定义model_fn 正向传播 CNN：二维卷积层 RNN：循环层（双向循环层） CNN+RNN：一维卷积层+
yjango 6年前 1571

用好这几款炼丹利器，调参从此得心应手 | Let's Fork

![2](https://yqfile.alicdn.com/86748e2041ee866f786b8995199b8f5898475d8e.png) 实现显示结果的CV开发环境 Live CV 是一个用于实现显示结果的计算机视觉算法开发环境，基于 QtQ
技术小能手 6年前 3127

Keras 中构建神经网络的 5 个步骤

本文讲的是Keras 中构建神经网络的 5 个步骤， 原文地址：5 Step Life-Cycle for Neural Network Models in Keras 原文作者：Jason Brownlee 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github
玄学酱 7年前 6853

TensorSpace：超酷炫3D神经网络可视化框架

是什么（What） TensorSpace 是一款 3D 模型可视化框架，一动图胜千言。 官网链接： https://tensorspace.org/ Github链接： https://github.com/tensorspace-team/tensorsp
技术小能手 6年前 1897

使用循环神经网络-长短期记忆（RNN-LSTM）预测比特币和以太币价格

2017年对人工智能和加密货币来说是重要的一年, 我们见证了许多新的研究进展和突破。毋庸置疑，人工智能是当今甚至今后很长一段时间内最令人瞩目的技术之一。 而加密货币在这一年中的热度之高是我所没有预料到的，这是加密货币的一波大牛市，投资加密货币（例如，如比特币
【方向】 6年前 5202

如何训练深度神经网络？老司机的 15 点建议

本文为印度深度学习专家、创业者 Rishabh Shukla 在 GitHub 上发表的长博文，总结了他过去的开发经验，旨在给新入门的开发者提供指导。雷锋网做了不改变原意的编译。 在深度学习领域，为了高效训练深度神经网络，有些实践方法被过来人强烈推荐。 在这
云栖大讲堂 7年前 1434

ALI的Tensorflow炼成与GAN科普

Abstract：Deep Learning是一个很大的领域，其中GAN是Deep Learning的明星，希望大家可以通过本文来简单的了解一下GAN这个模型以及这个模型的一些运用。本文介绍关于GAN的一些知识以及GAN的思想如何转移到ALI中，以及通过Goo
青衫无名 6年前 1141

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