对于条件随机场的学习,我觉得应该结合HMM模型一起进行对比学习.首先浏览HMM模型:https://www.cnblogs.com/pinking/p/8531405.html 一.定义 条件随机场(crf):是给定一组输入随机变量条件下,另一组输出随机变量的条件概率的分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔科夫随机场.本文所指线性链条件随机场. 隐马尔科夫模型(HMM):描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型. 当然,作为初学者,从概念上直观感受不到两者的区别与联系,甚至…
本文是针对谷歌Transformer模型的解读,根据我自己的理解顺序记录的. 另外,针对Kyubyong实现的tensorflow代码进行解读,代码地址https://github.com/Kyubyong/transformer 这里不会详细描述Transformer的实现机理,如果有不了解Transformer的可以先阅读文章<Attention is all you need>,以及我列出的一些参考博客,都是不错的解读. Layer Normalization 首先是Layer Norm…
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例 2017年05月01日 13:28:21 cxmscb 阅读数 151413更多 分类专栏: 机器学习 深度学习 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的…
具体实现: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/core/framework 『深度长文』Tensorflow代码解析 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25929909 tensorflow最新版本封装得更抽象了... 开源技术书:TensorFlow内核剖析 https://www.jianshu.com/p/fda4ae1e2547…
连接服务器 Windows - XShell XFtp SSH 通过SSH来连接实验室的服务器 使用SSH连接已经不陌生了 github和OS课设都经常使用 目前使用 192.168.7.169 使用工具 XShell 和 XFtp 使用XShell连接服务器以及操作,服务器每个节点上都安装了Ubuntu 16.04 LTS操作系统 使用XFtp管理文件 参考资料: Xshell+Xftp SSH隧道代理 Xshell通过SSH密钥.SSH代理连接Linux服务器详解 Mac OS - Term…
https://www.zhihu.com/question/41667903 源码分析 http://www.cnblogs.com/yao62995/p/5773578.html 如何贡献TensorFlow代码 https://github.com/DjangoPeng/tensorflow/blob/master/CONTRIBUTING.md https://research.google.com/pubs/abadi.html…
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积? 卷积的定义 从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分.级数,所以看起来觉得很复杂. 我们称 其连续的定义为: 其离散的定义为: 这两个式子有一个共同的特征: 这个特征有什么意义呢? 我们令,当n变化时,只需要平移这条直线 在上面的公式中,是一个函数,也是一个函数,例如下图所示即 下图即 根据卷积公式,求即将变号为,然后翻转变成,若我们计算的卷积值, 当n=0时: 当n=1时:…
运行TensorFlow代码时报错 错误信息ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file 原因:TensorFlow版本与CUDA版本不匹配 可使用pip3 install tensorflow-gpu==[version]将TensorFlow版本切换到制定版本中去,其对应的version可在'>TensorFlow官网查看 另: 1.查看cuda版本(在ubuntu下): cat /usr/local/cuda/…
发布人:TensorFlow 团队 原文链接:http://developers.googleblog.cn/2017/09/tensorflow.html TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式. 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式.估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型,不过,您也可以使用它们创建自己的自定义模型. 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式.结合使用这…
机器学习,人工智能往后肯定是一个趋势,现阶段有必要研究一两个人工智能的工具,以免自己技术落伍,其中tensorflow就是一个很不错的项目,有谷歌开发后开源,下面开始学习安装和使用 安装篇: 很不幸,源代码和pip的源都是在谷歌托管,连tensorflow官网都是,所以国内访问不了,很悲剧.但是通过docker可以轻松安装,又不用FQ. docker pull tensorflow/tensorflow 下载tensorflow镜像. docker run -dit -p 8888:8888 -…