поиск книг
книги
Поддержать
Войти
Войти
авторизованным пользователям доступны:
персональные рекомендации
Telegram бот
история скачиваний
отправить на Email или Kindle
управление подборками
сохранение в избранное
Личное
Запросы книг
Изучение
Z-Recommend
Подборки книг
Самые популярные
Категории
Участие
Поддержать
Загрузки
Litera Library
Пожертвовать бумажные книги
Добавить бумажные книги
Search paper books
Мой LITERA Point
Поиск ключевых слов
Main
Поиск ключевых слов
search
1
TensorFlow Reinforcement Learning Quick Start Guide: Get up and running with training and deploying intelligent, self-learning agents using Python. Code
Packt Publishing
Balakrishnan
,
Kaushik
gradients
_output_shapes
atrain
kernel
critic
bias
_class
const
dtype
dense
dense_2
oldpi
initializer
assign
dense_1
dense_3
ÿÿÿÿÿÿÿÿÿ
tuple
adam_1
shape
random_uniform
prob
log_prob
minimum_grad
use_locking
reshape
sub_grad
dense_4
validate_shape
zeros
standardize
shape_and_slices
tensor_names
matmul_grad
group_deps
dense_5
dense_6
dense_7
dense_8
import
biasadd_grad
control_dependency
normal_2
normal_3
mul_grad
matmul
reshape_1
broadcastgradientargs
clip_by_value
shape_1
Год:
2019
Язык:
english
Файл:
ZIP, 6.31 MB
Ваши теги:
0
/
0
english, 2019
2
Keras 教程(xingkongliang)
iBooker it-ebooks
it-ebooks
current
epoch
filter
val_loss
acc
processed
processing
convolution2d
val_acc
import
activation
x_test
batchnorma
x_train
dense
model.add
samples
y_test
12s
sample_weight
y_train
relu
dropout
13s
batch_size
nb_classes
nb_epoch
shape
metrics
sklearn
maxpooling2d
mnist
input
载
deprecationwarning
layer
accuracy
sequential
练
训
false
float32
log_loss
miniconda
packages
python2.7
scoring
util
version
11s
Год:
2019
Язык:
chinese
Файл:
EPUB, 1.12 MB
Ваши теги:
0
/
4.5
chinese, 2019
3
Keras Tutorials (tgjeon)
iBooker it-ebooks
it-ebooks
epoch
acc
val_loss
21s
dense
import
x_train
x_test
model.add
dropout
dataset
y_test
batch_size
y_train
activation
nb_epoch
shape
accuracy
nb_classes
layer
mnist
verbose
float32
sequential
network
np_utils.to_categorical
output_dim
input_dim
backend
init_weights
neural
parameters
regression
samples
tensorflow
img_cols
img_rows
summary
x_train.shape
dense_1
linear
multilayer
output
perceptron
val_acc
evaluate
keras.layers
keras.models
notebook
optimizer
Год:
2019
Язык:
english
Файл:
EPUB, 401 KB
Ваши теги:
0
/
0
english, 2019
1
Перейдите по
этой ссылке
или найдите бота "@BotFather" в Telegram
2
Отправьте команду /newbot
3
Укажите имя для вашего бота
4
Укажите имя пользователя для бота
5
Скопируйте последнее сообщение от BotFather и вставьте его сюда
×
×