RNN学习笔记2-Tensorflow代码阅读

Tensorflow中文文档中有非常详细的RNN实现教程,链接:

tensorflow中文文档:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/overview.html

但是其中对于模型本身的原理没有涉及,故理解RNN、LSTM需要另找资料:

一篇LSTM英文教程:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

从文章中看出,对LSTM的理解其实就是对这张图的理解。

尝试阅读如下代码:

RNN实现文本感情判断:https://github.com/roopalgarg/lstm-tensorflow

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RNN学习笔记1-RNN学习方法探究

很久没有更新了,进入了喜大普奔的暑假,也有更多时间开自己喜欢的坑了。

首先我们需要对RNN有一个初步的感觉。但是说实话百度百科搜出来的东西还真是不太靠谱。都是一堆大话连篇,没有一个附了代码……

经过一晚上的摸索,大概知道这种东西该怎么学了:

  1. Github上面搜索RNN会出现按照Star排序的RNN相关仓库,对于查找工程代码非常有用!
  2. Tensorflow中文文档中有一章专门讲RNN的,适合学习算法细节使用。

 

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Tensorflow学习笔记2-MNIST数字识别

很早之前写的,鉴于之前Tensorflow学习笔记有1,不能这么轻易弃坑,所以又加了这一部分。

这是最简单的线性回归算法,理解了这种算法,其实就可以搞懂Tensorflow的运行机制了,大概就是把梯度下降的图提前建出来,然后在对于训练数据一次次在图上迭代。

接下来是我自己写的CNN代码,自以为是的用了多个不同的卷积核,具体有没有用?Who Knows?毕竟玄学

 

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花火

雪,稀疏撒在暗黑的画布上

光,渐渐出现

雪中光,光中雪,混杂,交融

雪渐浓,光依旧

霎时间,鲜红的“自杀”二字震撼人心。

如“花火”般绚烂绽放,定会像“花火”般壮烈谢幕。

 

海边

宁静

不会记住

那两声枪响

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Python修饰器小应用——级数求和算法简化

假设我们遇到了

    \[\sum_{n=1}^{\infty} \frac{3n+5}{3^n}\]

这样一个东西,我们算出了结果,并且需要用python验算。

通过抽象,我们需要计算

    \[\sum_{n=1}^{\infty} f(x,n)\]

用普通的for语句比较麻烦,正巧python有一个叫做修饰器的东西可以简化运算,我们每次只需要把sigma内部的公式输入即可。

series_sum为一个修饰器,只用输入一次,之后我们只需要将我们的f(x,n)用series_sum函数修饰就好了,超级优美!

 

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