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tensorflow mnist数据集评估部分不清楚
<br> 因为test_data是没有train过的，可以用来评估模型的accuracy等。 <br> 但是在上图中，当i%100=0时，batch是先用来输出accuracy，这时并没有train（
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LSTM模型如何进行新数据的预测？
训练好LSTM模型（单变量）后，现在需要进行数据预测。请教下该怎么做？ 早期的LSTM模型训练时，数据是每隔4小时为一个数据，time-step设置为7. 现在要预测未来7天的数据。有点不清楚具体该如
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模型训练时，如何纳入时间变量？
手头有一批数据，其中大部分是连续型数值变量，部分是分类型变量，还有一个时间记录。 模型的目的是分析一种水质污染情况，用于监控污染物的排放，并提出针对性的方案。（主要是多家企业的排放，气象数据，水温等数
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关于模型训练的几个疑问
模型训练前，需要确定损失函数，及是否需要正则化。这个一般情况下，是根据经验或是根据数据的实际情况来确定么？ 又或者是根据所选择的模型来选择？ 确定好策略后，模型训练结束的标准就是经验风险或结构风险是否
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如何判断模型数据中有无隐变量
李航老师的统计学习方法中的EM算法提到了隐变量的概念，我看得有些迷糊： 如何判断数据中有无隐变量？ 现实生活中，比如要研究空气污染的模型，那数据采集下来，怎么能做到不包含隐变量？如果无法保证的话，那不
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关于神经网络模型的疑问
神经网络模型，因为其随机性，每次训练出来的结果中准确度不太一样。想请问下： 每次训练的准确度会相差很多么？ 我自己试过几次，貌似不会很大。但是个人经验不足，不敢确认； 假使准确度相差较大，而当前的模型
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tensorflow自动聊天机器人怎么做
网上搜的看完有点乱。什么分词，语料，向量，seq2seq,word2dev什么的还有一堆公式。看完晕了。 可以帮我讲讲吗？这要哪几个步骤。 比如我下了一些.txt文档，怎么把做成语料，怎么分词之类，怎
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执行import theano出错
'You are tring to use the old GPU back-end. 'ValueError: You are tring to use the old GPU back-end.
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栈式神经网络的解码过程
RT，栈式神经网络的解码过程。其中， 是最深层隐藏单元的激活值。 请问各位大神，怎么理解这个公式啊？a（n）是最深层的话，那它下一层就是softmax层了。a（n+l）该怎么理解呢？
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ufldl的练习Sparse Autoencoder中，运行train.m，有错误。
ufldl的练习Sparse Autoencoder中，运行train.m，有错误。octave提示如下： >> trainerror: set: invalid number of argument
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caffe模型的训练和test精度都很高高，而用classification.exe却分不出来
用5类图片进行训练，得到的训练和test的精度都接近于1，可是用classification.exe去区分train图片都分不出来。 classification本身却又是没问题的，下了官方的caff
