对线性层的复用
Dense网络：稠密网络
RNN专门用来处理带有序列模式的数据，也使用权重共享减少需要训练的权重的数量
RNN Cell本质是一个线性层，把一个维度映射到另一个维度
循环神经网络的**函数用的是tanh,因为tanh的取值在-1到+1之间
把RNN Cell以循环的方式把序列（x1,x2,…）一个一个送进去，然后依次算出隐藏层(h1,h2…)的过程,每一次算出来的h会作为下一个RNN Cell的输入，这就叫循环神经网络
把字符转成向量
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机器学习主要分为 有监督学习 和 无监督学习 两种。接下来我详细的给大家介绍一下这两种方法的概念和区别。 监督学习 （supervised learning）：通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）来训练，从而得到一个最优模型，再利用这个模型将所有新的数据样本映射为相应的输出结果，对输出结果进行简单的判断从而实现分类的目的，那么这个最优模型也就具有…
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人工智能 (AI) 是一种可以让计算机模拟人类智能，同时在收集和分析数据时动态增强性能的框架或技术。 人工智能已经开始在多个行业取代人们的位置，其中包括了制造业、农业、航空航天、医疗保健等领域。此外，它还可以帮助企业达成高效的人力资源管理，使其成为企业人员管理的绝佳工具。 本文将带您了解，在未来，企业将如何利用人工智能提升人员管理能力。 提升招聘流程 人工智…
个人实践代码如下： #!/usr/bin/env sh # Create the imagenet lmdb inputs # N.B. set the path to the imagenet train + val data dirs set -e EXAMPLE=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b DATA=/…
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prototxt文件是caffe的配置文件，用于保存CNN的网络结构和配置信息。prototxt文件有三种，分别是deploy.prototxt，train_val.prototxt和solver.prototxt。 solver.prototxt是caffe的配置文件。里面定义了网络训练时候的各种参数，比如学习率、权重衰减、迭代次数等等。 solver.p…
用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题： 1、网络要在GPU上跑，模型和输入样本数据都要cuda().half() 2、模型参数转换为half型，不必索引到每层，直接model.cuda().half()即可 3、对于半精度模型，优化算法，Adam我在使用过程中，在某些参数的梯度为0的时候，更新权重后，梯度为零的权重变成了NAN，这非常…
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