tensorflow
2017-04-12 15:22:48 0 举报
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TensorFlow是一个开源的人工智能（AI）和机器学习（ML）框架，由Google Brain团队开发。它提供了一个用于构建和训练各种复杂的神经网络模型的平台。这个框架的主要特点是其强大的数值计算能力，以及能够在多种硬件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU。TensorFlow的设计使其能够处理大规模的数据集和复杂的计算任务，这使得它在许多领域都得到了广泛的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。此外，TensorFlow还提供了丰富的API和工具，使得开发者可以方便地构建、训练和部署机器学习模型。
作者其他创作
大纲/内容
目标：寻找相似的前8个单词。（经过上面的我们的每一个单词都在128维的空间找到了自己合适的位置）这里我们选用了16个次数数据（词频在前100的），和我们计算的50000个词汇向量相乘计算距离。
先随机生成前50000个词汇每一个词汇的128向量表示；然后在这50000个词汇中去找我们的输入batch的对应的128维向量。之后采用梯度下降算法选择合适权重使得输入数量经过合适的投影可以计算出它的label。
经过处理1：选择词频率最高的前50000个2：对整篇文章进行向量化，将单词替换为响应的词频（不再前50000均替换为0）3：生成一个data表示替换后的文章count：生成前50000词汇的词频表示（list）Dictionary：表示前出现次数最高的50000的单词：词频表示ReverseDictory:将Dictonary的键作为值，值作为键
目标：寻找每一个单词的上下文关系，即找寻每一个单词的前后n个单词（这里n=1）生成一个batch，和一个对应的labelbatch表示target词汇，label为其对应的上下文词汇这里的batch和label的长度为128。(里面全是由数字表示，即词频表示)所有文章
原文章（data）
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