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中国科学院_独立成分分析_深度学习初见_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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,此联盟Wiii将其未绑定目标降低到相同范围。 高层次 TensorFloW引入了高级层,旨在简化创建相当标准的层定义的过程。这些不是必须使用的,但是它们有助于避免遵循最佳实践的重复代码。在开始时,这些层将许多非必要节点添加到图中。值得等待,直到基本使用起来再使用这些层。 tf.contrib.layers.convolution2d 卷积层将执行与tf.nn.conv2d相同的逻辑,同时包括权重初始化,偏差初始化,可训练变量输出,偏差加法和添加激活函数。CNN尚未涵盖其中许多步骤,但应熟悉这些步骤。内核是可训练的变量(CNN的目标是训练该变量),权重初始化用于在第一次运行时用值(tf.truncated_normal)填充内核。其余参数类似于以前使用的参数,只是将它们简化为简写形式。现在,它不是声明完整的内核,而是内核的高度和宽度的简单元组(1,1)。 image_input = tf.constant([ [ [[0.,0.,0.],[255.,255.,255.],[254.,0.,0.]], [[0.,191.,0.],[3.,108.,233.],[0.,19
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