TensorFlowチュートリアル - リカレント・ニューラルネットワーク（翻訳） - Qiita
データのダウンロードと準備 このチュートリアルに必要なデータは、Tomas Mikolov の Web ページの PTB データセットの data/ ディレクトリにあります： http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz データセットはすでに前処理され、文末マーカーと、レアな単語のための特殊記号（<unk>）を含む、全部で10000語の異なる単語が含まれています。ニューラルネットワークでの処理を容易にするため、reader.py でそれらの単語すべてを、一意の整数の識別子に変換します。 モデル LSTM モデルの中心部は LSTM セルで構成されます。LSTM セルは、一度に１つの単語を処理し、文のありうる継続の確率を計算します。ネットワークのメモリ状態をゼロ・ベクトルで初期化し、各単語を読み込んで、メモリ状態を更新
TensorFlowチュートリアル - TensorFlowメカニクス101（翻訳） - Qiita
TensorFlow のチュートリアル（TensorFlow Mechanics 101） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/tf/index.html#tensorflow-mechanics-101 の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 コード： tensorflow/examples/tutorials/mnist/ このチュートリアルの目標は、（古典的）MNIST データ・セットを使用して手書き数字を分類するためのシンプルなフィードフォワード・ニューラルネットワークを訓練・評価するために TensorFlow を使用する方法を示すことです。このチュートリアルの対象読者は、TensorFlow を使用することに関心のある、機械学習の経験があるユーザーです。 これらのチュートリア
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