摘要： dropout 是神经网络用来防止过拟合的一种方法，很简单，但是很实用。 基本思想是以一定概率放弃被激活的神经元，使得模型更健壮，相当于放弃一些特征，这使得模型不过分依赖于某些特征，即使这些特征是真实的，当然也可能是假的。 大致步骤 1. 在神经元 H1 被激活后，随机生成一组数据 U1 和一个0- 阅读全文

摘要： 手写数字识别经典案例，目标是： 1. 掌握tf编写RNN的方法 2. 剖析RNN网络结构 tensorflow编程 如果你非常熟悉rnn，代码整体上还是比较好理解的，但是里面涉及许多次的shape设置，比较让人头大，特别是后期写各种rnn时，很容易迷糊，所以每个模型都要理解透彻。 以上代码涉及到sh 阅读全文

摘要： 本文从tensorflow的代码层面理解LSTM。 看本文之前，需要先看我的这两篇博客 https://www.cnblogs.com/yanshw/p/10495745.html 谈到网络结构 https://www.cnblogs.com/yanshw/p/10515436.html 谈到多隐层 阅读全文