摘要：
一、Tensorflow 扩展功能1.自动求导2.子图的执行3.计算图控制流4.队列/容器Tensorflow 自动求导当计算tensor C关于tensor W的梯度时，会先寻找从W到C的正向路径，然后从C回溯到W，对这条回溯路径上的每一个节点增加一个对应的求解梯度的节点，根据链式法则计算总的梯度。这就是反向传播算法。这些新增的节点会计算梯度函数，比如[db,dW,dx]=tf.gradient... 阅读全文
摘要：
看这个模型很久了，可能一直深入的不够，现把自己的一点愚见不断的贴上来，一起交流，共同进步。 贝叶斯非参数模型是一种定义在无限维参数空间上的贝叶斯模型。其大概的意思是说非参数模型的大小可以随着模型内数据的增大或减小而自适应模型的变化，可以根据数据的多少选择参数来确定模型（这一定义的直观解释参考PRML figure 2.5）。正如天下没有免费的午餐一样，非参数模型也需要假设参数的，跟以往参数模型... 阅读全文