本周任務(wù)：LycorisNet的工具類（utils類）設(shè)計 工具類需要包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備的一些函數(shù)锋玲，諸如各種激活函數(shù)：relu宙枷，sigmoid锨天，t...

本周任務(wù)：完成http 服務(wù)器設(shè)計，可以實現(xiàn)api的遠(yuǎn)程調(diào)用 采取這種解決方案的原因：每次調(diào)用模型，需要使用重新解釋模型，需要耗費較多的時間，因...

本周任務(wù)：進(jìn)一步調(diào)整模型婉商，優(yōu)化效果。 單向lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)不能滿足我們的數(shù)據(jù)模型渣叛，由于標(biāo)準(zhǔn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在時序上處...

本周任務(wù)：按照標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集劃分丈秩，即訓(xùn)練集：2 測試集：1的比例劃分?jǐn)?shù)據(jù)，測試模型效果淳衙。 首先蘑秽，劃分?jǐn)?shù)據(jù)集饺著，按照上述的比例，源數(shù)據(jù)...

參數(shù)設(shè)計好之后肠牲，需要理解tensorflow存儲數(shù)據(jù)的方式：使用占位符(參考tensorflow的英文文檔） # x y placeholder...

通過缀雳，上一周對lstm的初步了解渡嚣，可以開始處理本次實訓(xùn)的數(shù)據(jù)，因為都是中文文本的信息肥印，采用word2vec來對中文信息進(jìn)行向量化识椰。 如果要一句話...

本周，我們完成整體的環(huán)境搭建：python3.6深碱， Tensorflow1.7.0腹鹉。 學(xué)習(xí)，實踐各自負(fù)責(zé)的算法部分敷硅，如RNN算法功咒，我使用goog...