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Python backprop
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最新问答
我对tensorflow有很深的了解，对tensorflow中的反褶积（卷积转置）操作很感兴趣。我需要看一下操作反褶积的源代码。函数是conv2d_transpose() in nn_ops.py。
...
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我一直在尝试在python3.6中创建一个普通的3层RNN，但是每当我训练它时，在前X次训练迭代中，训练损失会减少，然后偶尔上下波动，我无法确定问题所在。我现在不想使用Tensorflow或Keras ...
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我创建了tensorflow程序，以便为接近的外汇价格。我成功地创建了预测，但未能理解预测未来价值的方法。下面是我的预测函数：
test_pred_list = []
def testAndfore ...
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在这里，我试图实现一个具有单个隐藏层的神经网络来对两个训练示例进行分类。该网络利用sigmoid激活函数。在
各层尺寸和重量如下：
X : 2X4
w1 : 2X3
l1 : 4X3
w2 : 2X4 ...
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我们正在尝试在重新培训的VGG-16模型上实现LRP
我们模型的总结
class LayerwiseRelevancePropagation:
def __init__(self, model, a ...
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这似乎是一个基本问题，但我无法解决。
在神经网络的前向过程中，我有一个8x3x3形状的输出张量，其中8是我的批大小。我们可以假设每个3x3张量是一个非奇异矩阵。我需要找到这些矩阵的逆矩阵。
PyTor ...
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我使用saver.restore(sess, load_model_path)在Tensorflow中加载模型（从检查点）。现在，我想添加另一层，作为输入，预训练模型的输出。问题是我无法将我创建的这个 ...
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我不太明白while循环并行化是如何工作的。假设我有一个张量阵列，有10个相同形状的张量。现在假设循环体中前5个张量的计算与其余5个张量的计算无关。TensorFlow会让这两个并行运行吗？另外，如果 ...
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动机：很容易想象这样一个场景：一个人可以积累大量的层，从而压倒GPU的内存容量。在
这个问题的一个潜在解决方案是利用层之间的任何向后可计算性。一、 e.层j的输出是下一层输出的函数：
在这里，您可以 ...
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我正在构造一个形式上依赖于2x2矩阵z的张量。然而，构成张量的各个部分是由从z导出的矩阵S（z）、T（z）和U（z）构造的，我不知道如何继续。你知道吗
下面是导出S（z）、T（z）和U（z）的步骤。每 ...
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我正在尝试用python训练一个神经网络（backprop+gradient descent），其中包含我在google books 2-grams（英语）上构建的特性，它最终将是大约10亿行数据， ...
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比如说，我想用预先训练好的RNN（例如GRUCell）从单个向量q中生成一个序列a_n；我想这样做：
q[0] := q
q[n+1] := GRU(q[n])
基本上是在一个步骤中使用自己的输出作 ...
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最新项目
显著性方法
简介
这个存储库包含SmoothGrad的代码，以及
其他一些显著的技巧。每种技术也可以是
增加了平滑梯度。此库中实现的技术有：
香草梯度
（paper，
paper）
引导回传（pap ...
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用numpy实现带backprop的深度学习神经网络。
此包Python名称：PyDeepLearning
目前版本： PyDeepLearning ...
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