06 2019 档案
摘要：一些小的运算符，可以在数学模式下直接输入，但是有一些运算符需要用控制序列生成：
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摘要：效果如图： 这里没有做逻辑的处理，仅仅是布局的罗列。包括垂直和水平的线性布局，以及一个滚动的view。 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <android.support.constraint.ConstraintLayout xmlns:android=
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摘要：在训练的时候，调用上述函数，写入tensorboard
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摘要：文档地址：https://keras.io/layers/core/#dense Dense是这样的操作： 例子： 参数说明： units 一个正整数，表示输出的维度 activation 激活函数，如果不定义，则a(x)=x use_bias 这一层是否加bias kernel_initializ
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摘要：1 入门 2 多个输入和输出 3 共享层 考虑这样的一个问题：我们要判断连个tweet是否来源于同一个人。 首先我们对两个tweet进行处理，然后将处理的结构拼接在一起，之后跟一个逻辑回归，输出这两条tweet来自同一个人概率。 因为我们对两条tweet的处理是相同的，所以对第一条tweet的处理的
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摘要：1 入门 2 多个输入和输出 3 共享层 函数式模型有一个很好用的应用实例是：编写拥有多个输入和输出的模型。函数式模型使得在复杂网络中操作巨大的数据流变的简单。 我们实现下面这样的模型 这里有 两个知识点 1、embedding层的使用。这里有个背景知识：我们输入的是100整数，每个整数都是0-10
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摘要：1 入门 2 多个输入和输出 3 共享层 最近在学习keras，它有一些实现好的特征提取的模型：resNet、vgg。而且是带权重的。用来做特诊提取比较方便 首先要知道keras有两种定义模型的方式： 1、 序列模型 The Sequential model 2、 函数式模型 the Keras f
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