TensorFlow 訓練 MNIST (2)—— 多層神經網路
在我的上一篇隨筆中,採用了單層神經網路來對MNIST進行訓練,在測試集中只有約90%的正確率。這次換一種神經網路(多層神經網路)來進行訓練和測試。 1、獲取MNIST資料 MNIST資料集只要一行程
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在經典的人工神經網路解釋中,隱藏層中的所有神經元最初都是被啟用的,為了完成某一特定任務,有必要關閉其中的一些神經元,即有必要「遺忘」所有不必要資訊。本文提出了具有主動遺忘機制的模型——主動遺忘機器(ac
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國慶7天樂!祝各位朋友國慶玩的愉快! 今天Flood繼續在AI的遊樂場玩一玩,和大家分享ICLR19的最新投稿paper《Learning to Reinforcement Learning b
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背景:完全資訊博弈與MCTS演算法 要完全弄清AlphaGo背後的原理,首先需要了解一下AI在博弈遊戲中常用到的蒙特卡洛樹搜尋演算法——MCTS。 在一個完全資訊下的博弈遊戲中,如果所有參
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選自Medium,作者: Piotr Migdał,機器之心編譯。 一張好的圖抵得上一千個等式。 神經網路是複雜、多維、非線性的陣列運算。如何在避免過於複雜或重複的情況下呈現深度學習模型架構的
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A Tutorial on Network Embeddings paper: https://arxiv.org/abs/1808.02590 NE 的中心思想就是找到一種對映函式,該函式將網路中
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