来源:Github
编译:Junho Kim
转载自:机器学习算法与自然语言处理,未经允许不得二次转载
学习过机器学习和深度学习的小伙伴不可能不知道TensorFlow。
它拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。但却因难以上手将很多人阻档在外。
最近来自韩国的AI研究科学家Junho Kim做了一份易于使用的 TensorFlow 代码集,目前该项目包含一般深度学习架构所需要的代码,例如初始化和正则化、各种卷积运算、基本网络架构与模块、损失函数和其它数据预处理过程。此外,作者还特别增加了对 GAN 的支持,这主要体现在损失函数上,其中生成器损失和判别器损失可以使用推土机距离、最小二乘距离和 KL 散度等。
本份资料Github地址:
https://github.com/taki0112/Tensorflow-Cookbook
并且这份资料作者一直在更新。
主要来说,资料分为以下几个部分: