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例如，上述图像的标签是5,0,4和1。 在本教程中，我们将训练一个模型来查看图像并预测它们的位数。我们的目标不是培养一个真正精心设计的模型来实现最先进的性能（尽管我们会在稍后为您提供代码！）
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例如，以下是AlexNet对一些图像进行分类的结果： [图片] 为了比较模型，我们检查了模型未能预测正确答案的频率，作为他们排名前5位的猜测之一-被称为“五大错误率”。
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使用如[R338]，图4中的点标记，如图所示： v8------v7/|/|y/|/|^zv4------v3||/|v5----|-v6|/(note:NOTrighthanded!)
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[图片] 向量空间模型（VSM）表示（嵌入）连续向量空间中的单词，其中语义上相似的单词被映射到附近的点（'彼此嵌入在一起'）。
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你可以通过渲染React没有理由更新的元素来做到这一点，比如空白。 如何解决这个问题 为了演示这一点，让我们勾勒一个通用jQuery插件的包装。 我们将附加一个ref到根DOM元素。
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我们希望本教程为TensorFlow上的视觉任务构建更大的CNN提供了一个启动点。 模型架构 本CIFAR-10教程中的模型是一个由交替卷积和非线性组成的多层体系结构。
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现代网页需要许多请求（十几个或更多）来提供所需的信息量，证明这种早期模型效率低下。 HTTP/1.1中创建了两个较新的模型。持久连接模型保持连续请求之间的连接打开，减少打开新连接所需的时间。
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损失表明模型的预测在单个示例上有多糟糕；我们试图在所有示例中进行培训的同时尽量减少这一点在这里，我们的损失函数是目标和应用于模型预测的softmax激活函数之间的交叉熵。
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模型 LSTM 该模型的核心由一个LSTM单元组成，每次处理一个单词并计算句子中下一个单词的可能值的概率。网络的内存状态用零向量初始化，并在读取每个单词后得到更新。
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Main function
解释 大main函数在程序启动后调用。初始化具有静态的非本地对象的存储时间中执行的程序的指定入口点。托管环境%28，即操作系统%29。
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Exceptions
例外 异常处理提供了一种将控制和信息从程序执行过程中的某个点传输到与执行%28之前传递的点相关联的处理程序的方法--换句话说，异常处理传输控制调用堆栈%29。
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但是，您可以通过指定人员可以同步的单个共享存储库来模拟CVS模型;本文档解释了如何做到这一点。 对Git有一些基本的了解是必需的。
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