深度学习 - Python - 伯乐在线

实现属于自己的TensorFlow(二) - 梯度计算与反向传播
2018/02/04 · 实践项目

上一篇中介绍了计算图以及前向传播的实现，本文中将主要介绍对于模型优化非常重要的反向传播算法以及反向传播算法中梯度计算的实现。因为在计算梯度的时候需要涉及到矩阵梯度的计算，本文针对几种常用操作的梯度计算和实现进行了较为详细的介绍。如有错误欢迎指出。

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实现属于自己的TensorFlow(1)：计算图与前向传播
2018/01/25 · 实践项目 · 1 条评论

本文主要介绍计算图以及前向传播的实现，主要涉及图的构建以及通过对构建好的图进行后序遍历然后进行前向传播计算得到具体节点上的输出值。

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这 6 段代码，成就了如今的深度学习
2017/10/18 · 实践项目, 系列教程 · 4 条评论

深度学习发展到如今的地位，离不开下面这 6 段代码。本文介绍了这些代码的创作者及其完成这些突破性成就的故事背景。

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TensorFlow 实战：Neural Style
2017/06/21 · 实践项目

Neural Style是一个非常有意思的深度学习应用：输入一张代表内容的图片和一张代表风格的图片，深度学习网络会输出一张融合了这个风格和内容的新作品。TensorFlow是Google开源的最流行的深度学习框架。作者anishathalye使用TensorFlow实现了Neural Style，并将其开源放在了GitHub上。本文对他的代码进行深入剖析。

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