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机器学习
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    使用Policy network和Value network实现CartPole

    我们知道，著名的AlphaGo的基本组成是由策略网络（Policy network）估值网络（Value network），蒙特卡洛搜索树（Mo...

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  • 强化学习之 Q-learning

    强化学习的作用在于通过当前的环境做出相应的action，得到最大的value如TensorFlow实战中的例子： 在5x5的游戏棋盘中，蓝色的代...

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    使用TensorFlow实现ResNet

    作为在ILSVRC 2015比赛中取得了冠军的网络结构，ResNet借鉴吸收了以往的网络结构的优点，完全抛弃了全连接层，使用残差学习方法解决了在...

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    基于RNN实现古诗词生成模型

    我们知道，RNN（循环神经网络）模型是基于当前的状态和当前的输入来对下一时刻做出预判。而LSTM（长短时记忆网络）模型则可以记忆距离当前位置较远...

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  • 基于LeNet-5模型实现MNIST手写体识别

    LeNet模型的可以分为7步： 卷积层 池化层 卷积层 池化层 全连接层 全连接层经过这7步以后得到输出结点的值，使用该值进行训练即可。 1、使...

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    使用tensorflow实现好评与差评的判断

    首先准备了正负数据用作学习材料：neg.txt：5331条负面电影评论pos.txt：5331条正面电影评论我们把它们 放到了我的csdn中，有...

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  • Inception-v3的实现原理

    一目了然的关系： Convolution：使用卷积层 AvgPool：平均池化层 MaxPool：最大池化层 Concat：串联合并 Dropo...

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  • tensorflow的模型读写

    保存一个简单的会话 运行后在本地的me文件夹中多了以下四个文件： 具体这几个文件的作用不予赘述，网上都可以搜到。 读取该会话 如此的运行结果为：...

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    tensorflow 使用类下载MNIST数据

    自动下载并转化MNIST数据的格式，将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式。自动将MNIST数据集划分为train，vali...

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