Docker配置 下載docker image 共享權(quán)限。如果出現(xiàn)user declined directory sharing問題，打開 Docker DeskTop，將共...
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DeepLearning+Docker+SSH
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Graph Embedding之metapath2vec摘要 ??Metapath2vec是Yuxiao Dong等于2017年提出的一種用于異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)（Heterogeneous Information Network, HI...
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pytorch報(bào)錯(cuò)：module 'torch.nn' has no attribute 'init'
在調(diào)用pytorch的init模塊的時(shí)候，出現(xiàn)錯(cuò)誤： module 'torch.nn' has no attribute 'init' 但是在github中看到是有這個(gè)文件...
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論文解讀：Recurrent Neural Network Training with Dark Knowledge TransferHinton的Distillation研究了如何利用一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練簡單網(wǎng)絡(luò)，但是訓(xùn)練出來的簡單網(wǎng)絡(luò)性能只能逼近復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。而這篇文章則提出了一個(gè)相反的思路：利用簡單網(wǎng)絡(luò)來幫...
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論文解讀：Distilling the Knowledge in a Neural Network
Hinton在15年的這篇文章非常有意思。為了更好的效果，現(xiàn)在訓(xùn)練的DL網(wǎng)絡(luò)越來越大，而預(yù)測的時(shí)間也隨之增長，這是我們不愿意看到的。所以呢，就有文章提出通過L1或映射的方法對...
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論文解讀：Gated Recurrent UnitGRU算法出自這篇文章："Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical ...
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理解LSTM本文主要參考這篇文章 Recurrent Neural Networks 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks）主要用于對序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測。...
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pytorch報(bào)錯(cuò)：module 'torch.nn' has no attribute 'init'
在調(diào)用pytorch的init模塊的時(shí)候，出現(xiàn)錯(cuò)誤： module 'torch.nn' has no attribute 'init' 但是在github中看到是有這個(gè)文件...
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RNN入門：多層LSTM網(wǎng)絡(luò)（五）
這里介紹如何利用TensorFlow（r1.1）的dynamic_rnn API對上一篇的代碼進(jìn)行簡化。雖然名稱上含有動(dòng)態(tài)的意思，實(shí)際上卻只是把輸入從元組變成了整體，似乎沒有...
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RNN入門：多層LSTM網(wǎng)絡(luò)（四）
上一篇介紹了如何編寫單層的LSTM網(wǎng)絡(luò)。對于一些復(fù)雜的序列，需要用到多層的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。這里介紹如何利用TensorFlow（r1.1）編寫多層LSTM網(wǎng)絡(luò)。 建立模型 首先...
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RNN入門：LSTM網(wǎng)絡(luò)（三）
上一篇中構(gòu)建了簡單的RNN網(wǎng)絡(luò)，這里介紹如何利用TensorFlow（r1.1）構(gòu)建LSTM網(wǎng)絡(luò)。與RNN相比，LSTM增加了memory單元，用于動(dòng)態(tài)記憶和忘記網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。 ...
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RNN入門：利用TF的API（二）
上一篇中手工構(gòu)建了RNN網(wǎng)絡(luò)，這里介紹如何利用TensorFlow（r1.1）的API簡化這一代碼。 構(gòu)建模型 將建模部分的代碼替換為: 需要注意的是，tf.contrib....
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RNN入門：手動(dòng)編寫網(wǎng)絡(luò)（一）這里介紹如何采用TensorFlows（r1.1）構(gòu)建RNN代碼。 什么是RNN網(wǎng)絡(luò)？ RNN是“Recurrent Neural Network”的簡稱，用于學(xué)習(xí)和預(yù)測序列...