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图神经网络的表达能力与 Weisfeiler-Lehman 测试
云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 你有没有这样的一种感觉,图深度学习就是一堆启发式的东西,有时会起作用,但没有人知道为什么。在本文中,作者讨论了图同构问题,图同构测试的 Weisfeiler
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用Keras开发字符级神经网络语言模型
语言模型可根据序列中出现的特定单词来预测下一个单词。可以使用神经网络在字符级别上开发语言模型。基于字符的语言模型有一个最大的优点,就是在处理单词、标点符号和其他文档结构的时候,能保持较小的词汇量和较强的灵活性。但所付出的代价是模型较大、训练较慢。然而,在神经
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学习笔记CB010:递归神经网络、LSTM、自动抓取字幕
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增大Batch训练神经网络:单GPU、多GPU及分布式配置的实用技巧
2018年中的大部分时间,我都在尝试利用训练神经网络克服GPUs的局限。无论是在包含1.5亿个参数的语言模型中,比如OpenAI’s huge Generative Pre-trained Transformer (or the recent and sim
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如何利用 Python 打造一款简易版 AlphaGo
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TFQ量子计算体验
问题 一直很苦恼深度学习对GPU的依赖,也很羡慕那些土豪玩家动不动几十张N卡训练各种复杂网络模型 各种打比赛,各种刷论文 可是身为草根屌丝的我,积累了N年也只有一个capability为4的显卡,难道就没办法玩复杂模型了吗? 于是我便开始不断琢磨使用更少量的
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(zhuan) 资源|TensorFlow初学者必须了解的55个经典案例
资源|TensorFlow初学者必须了解的55个经典案例 2017-05-27 全球人工智能 >>>>>>欢迎投稿:news@top25.cn<<<<<< 文章来源:github 采编:lily 本文是TensorFlow实现流行机器学习算
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