白话Elasticsearch24- 深度探秘搜索技术之TF&IDF算法/向量空间模型算法/lucene的相关度分数算法
概述继续跟中华石杉老师学习ES，第24篇课程地址： https://www.roncoo.com/view/55boolean model类似and这种逻辑操作符，先过滤出包含指定term的docquery “hello world” --> 过滤 --> hello / world / hello & worldbool --> must/must not/shoul....
TF之DD：利用Inception模型+GD算法生成带背景的大尺寸、高质量的Deep Dream图片——五个架构设计思维导图
目录TF中的Deep Dream实践：利用Inception模型+GD算法——五个架构设计思路一、导入Inception模型并输出其某个卷积形状二、利用Inception模型+GD算法生成原始的Deep Dream图片三、利用Inception模型+GD算法生成更大尺寸的Deep Dream图像四、利用Inception模型+GD算法生成更高质量(图像本身的质量)的Deep Dream图像五、利....
TF之LSTM：利用基于顺序的LSTM回归算法对DIY数据集sin曲线(蓝虚)预测cos(红实)(matplotlib动态演示)—daiding
目录输出结果代码设计 输出结果 代码设计1. import tensorflow as tf 2. import numpy as np 3. import matplotlib.pyplot as plt 4. 5. BATCH_START = 0 6. TIME_STEPS = 20 7. BATCH_SIZE = 50 .....
TF之LSTM：利用多层LSTM算法对MNIST手写数字识别数据集进行多分类
目录设计思路实现代码设计思路更新……实现代码# -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #根据电脑情况设置 GPU con....
TF之LSTM：利用基于顺序的LSTM回归算法对DIY数据集sin曲线(蓝虚)预测cos(红实)(matplotlib动态演示)—daiding
输出结果代码设计import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltBATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUT....
TF之LSTM：利用多层LSTM算法对MNIST手写数字识别数据集进行多分类
设计思路网络异常，图片无法展示|实现代码 # -*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow.contrib import rnnfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#根据电脑情况设置 GPUconfi....
DL之GRU：GRU算法相关论文、建立过程(基于TF)、相关思路配图集合、TF代码实现
GRU算法相关论文 GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。GRU门控循环单元是新一代的循环神经网络，与 LSTM 非常相似。与 LSTM 相比，GRU 去除掉了细胞状态，使用隐藏状态来进行....
TF之GD：基于tensorflow框架搭建GD算法利用Fashion-MNIST数据集实现多分类预测(92%)
输出结果Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.Extracting data/fashion\train-images-idx3-ubyte.gzSuccessfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.Extracting data/f....
TF之LSTM：利用LSTM算法对Boston(波士顿房价)数据集【13+1,506】进行回归预测(房价预测)（二）
核心代码 def add_input_layer(self,): l_in_x = tf.reshape(self.xs, [-1, self.input_size], name='2_2D') Ws_in = self._weight_variab....
TF之LSTM：利用LSTM算法对Boston(波士顿房价)数据集【13+1,506】进行回归预测(房价预测)(一)
输出结果boston.data： (506, 13)[[6.3200e-03 1.8000e+01 2.3100e+00 0.0000e+00 5.3800e-01 6.5750e+00 6.5200e+01 4.0900e+00 1.0000e+00 2.9600e+02 1.5300e+01 3.9690e+02 4.9800e+00] [2.7310e-02 0.0....
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