TensorFlow - Gaussic

CNN与RNN中文文本分类-基于TensorFlow实现

本章旨在使用TensorFlow API实现卷积神经网络与循环神经网络文本分类。

读了将近一个下午的TensorFlow Recurrent Neural Network教程，翻看其在PTB上的实现，感觉晦涩难懂，因此参考了部分代码，自己写了一个简化版的Language Model，思路借鉴了Keras的LSTM text generation。

本章主要说明如何使用TensorBoard进行可视化，以及部分的调参方法。这是一篇dandelionmane在TensorFlow Dev Summit 2017关于TensorBoard介绍的总结教程。

本章主要说明如何对训练过程进行存储，恢复操作。以及在模型长期没有改进时，提前终止训练。

本章主要说明如何使用TensorFlow API简化神经网络构建，以及新的变量获取方法，在原作的基础上会做相应的改变。

本章主要说明如何使用神经网络训练MNIST手写体字符识别，以及如何可视化权重。

本章主要通过线性模型介绍TensorFlow的一些基本使用流程。