Keras架构的主要逻辑实现在/keras/engine/topology.py中，主要有两个基类Node()和Layer()，一个重要函数Input()。具体地，
Layer()是一个计算层的抽象，完成网络中对Tensor的计算过程；Node()描述两个层之间连接关系的抽象，配合Layer()构建DAG；Input()实例化一个特殊的Layer(InputLayer)，将backend（TensorFlow或Theano）建立的Tensor对象转化为Keras Tensor对象。本文主要记录使用TensorFlow训练模型中与试验管理相关的最佳实践，主要包括模型训练的大致代码框架、模型的保存与恢复、训练过程的监测、随机性的控制等。主要材料来自CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research。
本文探索了参数标准化(Weight Normalization)这一技术在GAN中的应用。BN在mini-batch的层级上计算均值和方差，容易引入噪声，并不适用于GAN这种生成模型，而WN对参数进行重写，引入噪声更少。
深层网络在图片分类问题上表现优异，但网络结构的设计上并没有统一的指导。进化是构建深度网络架构的一种方式。利用本文的自动化方法得出的深度网络结构，已经能在CIFAR-10上取得可以跟人工设计的网络相媲美的结果。
基于动态图的深度学习框架如Pytorch,DyNet提供了更为灵活的结构和数据维度的选择，但要求开发者自行将数据批量化，才能最大限度地发挥框架的并行计算优势。
本文讨论LSTM网络的Pytorch实现，兼论Pytorch库的代码组织方式和架构设计。
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GeneratorGenerator能保存自己的状态，进入一种“Paused”状态，再次调用时会继续执行。 Generator的好处之一是节省了存储空间开销，带一些”流处理”的思想。 其实，我们也可以对Generator进行传入数据的操作： def coro(): hello = yield &qu
呃，我在2016版的个人主页里曾表达自己特别想拥有一台Chromebook，可终于还是屈服在了网络环境面前。 离了我的路由器，我的Chromebook几乎就是个废物了。 不过，FlintOS的出现让我重拾了这个想法，我可能还是需要一台轻便的上网本。 FlintOS是Chromium OS的中文本地化
Dropout技术是Srivastava等人在2012年提出的技术，现在已然成为各种深度模型的标配。其中心思想是随机地冻结一部分模型参数，用于提高模型的泛化性能。 Dropout的洞察关于Dropout，一个流行的解释是，通过随机行为训练网络，并平均多个随机决定的结果，实现了参数共享的Bagging
按：此文为个人公众号的欢迎文章，烦请想象自己是在微信里读到这些文字。 由是则生，而有不用也；由是则可以避患，而有不为也。——孟子 你好，欢迎你关注求导Derivative。 一个比喻假如你是奥特曼，前面有个路口怪兽正在那里吃人，可你注意到还有一个人往那个方向走，你该怎么办？A. 大声呼喊，“疯了吧你
了解Jekyll与GitHub Pages的工作原理Jeklly是基于Ruby的静态网页生成器，可以用于从Markdown文件和Template生成静态网页。 GitHub Pages是GitHub对Repo的附加功能，可以渲染Markdown源文件和伺服生成的静态网页文件，用于部署和更新博客。 建
呦呦鹿鸣，食野之苹。我有嘉宾，鼓瑟吹笙。 我鼓励信息的流动、交换与分享，我期待思想的交流、碰撞与融合。 我倡导多样的视角、自洽的理由和真诚的态度，我推崇健壮、自信地生活。 我相信人人有自主的品味、有独立的判断，在沟通、讨论和筛选中，理解会建立，如果足够幸运，共识会达成。 关于博客博客叫萧爽楼，取自《
呦呦鹿鸣，食野之苹。我有嘉宾，鼓瑟吹笙。 每个人都有隐藏的一隅。 一个人，安静下来，想一些没那么重要又如此重要的一些人，做一些喜欢又没那么喜欢的事儿，在烦恼与忙碌终于远去的时光的罅隙里。 有人说，照片是凝固了的时光。所以很多人着迷于摄影，用镜头记录想要回味和分享的瞬间。 有人说，凝固了的时光不好，流
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考拉的网络日志-坚信技术/数据能够产生价值 Makito’s Notebook-Makito的生活觀察筆記 WWY’S BLOG !-这里是千千，曾喜欢VOCALOID CHINA，曾玩 PenBeat，现在在学习编程 梦魇小栈-心，若没有栖息的地方，到哪里都是流浪…… Project Aurora