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摘要:考虑 state_is_tuple Output, new_state = cell(input, state) state其实是两个 一个 c state,一个m(对应下图的hidden 或者h) 其中m(hidden)其实也就是输出 new_state = (LSTMStateTuple(c, m) if self._s... 阅读全文
posted @ 2017-01-06 17:28 阁子 阅读(3872) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:红色是random_uniform初始化,对比random_normal初始化的蓝色, 曲线表示ndcg@1 文本端使用更复杂的建模能够提升效果特别针对flickr长序列数据,对应短关键词数据效果没有这么明显 实验表明逆向lstm,采用向量累加表示文本效果好于正向lstm lstm相对收敛慢但是后来 阅读全文
posted @ 2016-12-16 14:28 阁子 阅读(426) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:现在LightGBM开源了,这里将之前的一个文档发布出来供大家参考,帮助更快理解LightGBM的实现,整体思路应该是类似的。 LightGBM优雅,快速,效果好,希望LightGBM越来越好:) LightGBM中GBDT的实现 http://www.docpe.com/Download/1030 阅读全文
posted @ 2016-10-27 19:56 阁子 阅读(7051) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:https://github.com/chenghuige/tensorflow-exp/blob/master/examples/sparse-tensor-classification/ tensorflow-exp/example/sparse-tensor-classification/train-validate.py 当你需要train的过程中validate的时候,如... 阅读全文
posted @ 2016-08-15 16:14 阁子 阅读(4215) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:https://github.com/chenghuige/tensorflow-exp/blob/master/examples/sparse-tensor-classification/ tensorflow-exp/example/sparse-tensor-classification/tr 阅读全文
posted @ 2016-08-15 16:14 阁子 阅读(1298) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:https://github.com/chenghuige/tensorflow-exp/blob/master/examples/sparse-tensor-classification/ tensorflow-exp/example/sparse-tensor-classification/train-validate.py 当你需要train的过程中validate的时候,如... 阅读全文
posted @ 2016-08-15 16:09 阁子 阅读(1092) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:#写libsvm格式 数据 write libsvm #!/usr/bin/env python #coding=gbk # ============================================================================== # \file gen-records.py # ... 阅读全文
posted @ 2016-08-12 18:06 阁子 阅读(6184) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:几个point import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() In [12]: t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=tf.float32) In [19]: tf.expand_d 阅读全文
posted @ 2016-08-07 15:46 阁子 阅读(9435) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Pooling 为了解决convolved之后输出维度太大的问题 在convolved的特征基础上采用的不是相交的区域处理 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ 这里有一个cnn较好的介绍 Pooling also reduces... 阅读全文
posted @ 2016-07-16 22:58 阁子 阅读(760) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Tensorflow serving提供了部署tensorflow生成的模型给线上服务的方法,包括模型的export,load等等。 安装参考这个 https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/g3doc/s 阅读全文
posted @ 2016-02-29 17:44 阁子 阅读(5697) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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