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docs/mastering-tf-1x-zh/ch03.md
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docs/mastering-tf-1x-zh/ch04.md
docs/mastering-tf-1x-zh/ch04.md
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docs/mastering-tf-1x-zh/ch08.md
docs/mastering-tf-1x-zh/ch08.md
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docs/mastering-tf-1x-zh/ch03.md
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bccc83f2
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@@ -360,7 +360,7 @@ Keras 提供了几个补充基本工作流程的附加模块(附加函数在
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@@ -360,7 +360,7 @@ Keras 提供了几个补充基本工作流程的附加模块(附加函数在
这就结束了我们对 Keras 的简要介绍,这是 TensorFlow 的高级框架。我们将在本书中提供使用 Keras 构建模型的示例。
这就结束了我们对 Keras 的简要介绍,这是 TensorFlow 的高级框架。我们将在本书中提供使用 Keras 构建模型的示例。
# MNIST 数据集的 Keras 序列模型示例
#
用于
MNIST 数据集的 Keras 序列模型示例
以下是构建简单多层感知机(在第 5 章中详细介绍)的一个小例子,用于对 MNIST 集中的手写数字进行分类:
以下是构建简单多层感知机(在第 5 章中详细介绍)的一个小例子,用于对 MNIST 集中的手写数字进行分类:
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docs/mastering-tf-1x-zh/ch04.md
浏览文件 @
bccc83f2
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@@ -665,7 +665,7 @@ For test data : MSE = 30.64861488, R2 = 0.63979971
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@@ -665,7 +665,7 @@ For test data : MSE = 30.64861488, R2 = 0.63979971
![](
img/c8314797-8170-4325-b9ac-d563348c0609.png
)
![](
img/c8314797-8170-4325-b9ac-d563348c0609.png
)
#
使用逻辑回归的
分类
#
逻辑回归和
分类
最常用的分类方法是使用逻辑回归。逻辑回归是概率和线性分类器。输入是特征向量,特定类的成员的概率可以正式写成如下等式:
最常用的分类方法是使用逻辑回归。逻辑回归是概率和线性分类器。输入是特征向量,特定类的成员的概率可以正式写成如下等式:
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...
docs/mastering-tf-1x-zh/ch08.md
浏览文件 @
bccc83f2
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@@ -542,7 +542,7 @@ Similar to is: was, are, has, being, busan,
...
@@ -542,7 +542,7 @@ Similar to is: was, are, has, being, busan,
Similar
to
no
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only
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the
,
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,
trinomial
,
```
```
# t-SNE
的
单词嵌入可视化
# t-SNE
和
单词嵌入可视化
让我们可视化我们在上一节中生成的单词嵌入。 t-SNE 是在二维空间中显示高维数据的最流行的方法。我们将使用 scikit-learn 库中的方法,并重用 TensorFlow 文档中给出的代码,来绘制我们刚学过的词嵌入的图形。
让我们可视化我们在上一节中生成的单词嵌入。 t-SNE 是在二维空间中显示高维数据的最流行的方法。我们将使用 scikit-learn 库中的方法,并重用 TensorFlow 文档中给出的代码,来绘制我们刚学过的词嵌入的图形。
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@@ -804,7 +804,7 @@ Similar to trading: rake, rubens, swapo, mlx, nahb,
...
@@ -804,7 +804,7 @@ Similar to trading: rake, rubens, swapo, mlx, nahb,
到目前为止,我们已经看到了如何使用 TensorFlow 及其高级库 Keras 创建单词向量或嵌入。现在让我们看看如何使用 TensorFlow 和 Keras 来学习模型并将模型应用于一些与 NLP 相关的任务的预测。
到目前为止,我们已经看到了如何使用 TensorFlow 及其高级库 Keras 创建单词向量或嵌入。现在让我们看看如何使用 TensorFlow 和 Keras 来学习模型并将模型应用于一些与 NLP 相关的任务的预测。
# TensorFlow 和 Keras 中的 RNN 模型
的
文本生成
# TensorFlow 和 Keras 中的 RNN 模型
和
文本生成
文本生成是 NLP 中 RNN 模型的主要应用之一。针对文本序列训练 RNN 模型,然后通过提供种子文本作为输入来生成文本序列。让我们试试 text8 数据集。
文本生成是 NLP 中 RNN 模型的主要应用之一。针对文本序列训练 RNN 模型,然后通过提供种子文本作为输入来生成文本序列。让我们试试 text8 数据集。
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@@ -866,7 +866,7 @@ First 5 words: anarchism originated as a term
...
@@ -866,7 +866,7 @@ First 5 words: anarchism originated as a term
现在让我们首先在 TensorFlow 中创建 LSTM 模型。
现在让我们首先在 TensorFlow 中创建 LSTM 模型。
# TensorFlow 中的 LSTM 文本生成
# TensorFlow 中的 LSTM
和
文本生成
您可以在 Jupyter 笔记本
`ch-08b_RNN_Text_TensorFlow`
中按照本节的代码进行操作。
您可以在 Jupyter 笔记本
`ch-08b_RNN_Text_TensorFlow`
中按照本节的代码进行操作。
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@@ -1033,7 +1033,7 @@ Epoch 999, Average loss:0.23202441136042276, Average accuracy:0.9602864583333334
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@@ -1033,7 +1033,7 @@ Epoch 999, Average loss:0.23202441136042276, Average accuracy:0.9602864583333334
现在让我们在 Keras 建立相同的模型:
现在让我们在 Keras 建立相同的模型:
# Keras 中的 LSTM 文本生成
# Keras 中的 LSTM
和
文本生成
您可以在 Jupyter 笔记本
`ch-08b_RNN_Text_Keras`
中按照本节的代码进行操作。
您可以在 Jupyter 笔记本
`ch-08b_RNN_Text_Keras`
中按照本节的代码进行操作。
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