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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
想了解更多详情，请参阅CIFAR-10页面和AlexKrizhevsky的技术报告。 目标 本教程的目标是构建一个相对较小的用于识别图像的卷积神经网络（CNN）。
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Vector Representations of Words（字词的向量表示）
预测模型直接尝试根据学习的小密集嵌入向量（考虑模型的参数）来预测来自其邻居的单词。 Word2vec是一种特别有效的计算预测模型，用于从原始文本中学习单词嵌入。
autoUpdater
程序：主 大autoUpdater模块为Squirrel框架。 您可以使用以下项目之一快速启动多平台发布服务器，以分发应用程序： nuts：使用GitHub作为后端，为您的应用程序提供智能发布服务器。
Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
在本节中，我们将解决这个问题，从一个非常简单的模型跳到适度复杂的模型：一个小的卷积神经网络。这将使我们的准确率达到99.2％左右-这不是最先进的技术，而是值得尊敬的。
TensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
盒装饰中断 | box-decoration-break
box-decoration-break 这是一项实验技术 由于该技术的规格不稳定，请查看各种浏览器的兼容性表格以供使用。
Building Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
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-moz-background-inline-policy 这是一项实验中的技术 由于该技术的规格不稳定，请查看各种浏览器的兼容性表格以供使用。
Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
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。
Image Recognition（图像识别）
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”。
High-Performance Models（高性能的模型）
高性能模型 本文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统类型和网络拓扑的高度可扩展模型。本文档中的技术利用了一些低级的TensorFlowPython基元。
Block-level elements
内容模型一般而言，块级元素可能包含内联元素和其他块级元素。在这种结构性区分中固有的概念是块元素创建“更大”的结构比内联元素。 块级和内联元素的区别在4.01以下的HTML规范中使用。
Improving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
使用显式内核方法改进线性模型 在本教程中，我们将演示如何将（明确的）内核方法与线性模型结合起来，在隐性增加训练和推理时间的情况下，大幅提高后者的预测质量。
1. Introduction (et)
1导言 大EventTracer(ET)使用Erlang中内置的跟踪机制，并提供收集和图形化查看跟踪数据的工具。 查看的跟踪数据通常从Erlang跟踪端口或文件中收集。
Integrating with Other Libraries
虽然React在启动时通常用于将单个根React组件加载到DOM中，ReactDOM.render()但也可以为UI的独立部分多次调用，该部分可以像按钮一样小，也可以与应用程序一样大。
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