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TensorFlow 2.0 Tutorial: 4 - 几个常用技术

下面这个过程是一个最基础的模型建立到评估到预测的流程，几乎都是遵循这样的一个过程，

2019-04-22

5480

TensorFlow 2.0 Tutorial: 1. 先搭建一个最简单的模型

神经网络 tensorflow

3 月 6-7 日，在 TensorFlow 的 2019 峰会上正式推出了 2.0 Alpha 版本。新的 TensorFlow，代码很简洁，搭建模型更容易，下面通过一个最简单的模型，来看用 2.0 搭建神经网络模型的一般流程：

2019-04-09

1.4K0

代码实例：如何使用 Google 近日推出的 TensorFlow 2.0 Preview

去年8月13日，谷歌宣布 “TensorFlow 2.0 is coming”，最近几天，谷歌 TensorFlow 团队刚刚发布了 TensorFlow 2.0 Preview 版，可以来这里查看：

2019-02-20

1.5K0

为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例

tensorflow 编程算法神经网络

里面对 BGD，SGD，MBGD，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam 进行了比较，今天对其中的 mini-batch 梯度下降作进一步详解。

2018-08-03

1.6K0

用 TensorFlow.js 在浏览器中训练神经网络

tensorflow 神经网络机器学习编程算法

本文结构：什么是 TensorFlow.js 为什么要在浏览器中运行机器学习算法应用举例：regression 和 tflearn 的代码比较 ---- 1. 什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代

2018-06-21

1.3K0

如何选择优化器 optimizer

机器学习深度学习 tensorflow

在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？下面是 TensorFlow 中的优化器， https://www.tensorflow.org/api_guid

2018-04-03

3.6K0

详解 TensorBoard－如何调参

tensorflow 神经网络

什么是 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子，里面到底是什么样，是什么样的结构，是怎么训练的，可能很难搞清楚，而 TensorBoard 的作用就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解，调试并优化程序。我们在建立神经网络模型解决问题时，例如想要用一个简单的 CNN 进行数字识别时，最想知道的就是什么样的模型，即 weights 和 bias 是多少的时候，可以使得 accuracy 达到较优，

2018-04-03

2.2K0

TensorFlow-11-策略网络

tensorflow 机器学习强化学习

今日资料：《Tensorflow 实战》－策略网络代码： https://github.com/awjuliani/DeepRL-Agents/blob/master/Policy-Network.ipynb 强化学习是机器学习的一个重要分支，可以解决连续决策的问题。一个强化学习问题，主要包含三个概念，环境状态,行动,奖励, 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。它有很多应用，比如控制机器人，无人驾驶，商品定价，库存管理，玩游戏，例如AlphaGo。例如在围棋这个游戏中，环境状态指的是已经出

2018-04-03

7280

TensorFlow-9-词的向量表示

tensorflow 机器学习

今日资料： https://www.tensorflow.org/tutorials/word2vec 中文版： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/word2vec.html 这一节是关于 word2vec 模型的，可以用来学习词的向量表达，也叫‘word embeddings’。之前写过一篇：word2vec 模型思想和代码实现，里面有 skip－gram 算法的简单实现。 http://www.jianshu

2018-04-03

9060

TensorFlow-7-TensorBoard Embedding可视化

tensorflow 机器学习数据可视化

学习资料 https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard 今天来看 TensorBoard 的一个内置的可视化工具 Embedding Projector, 是个交互式的可视化，可用来分析诸如 embeddings 的高维数据。 embedding projector 将从你的 checkpoint 文件中读取 embeddings。默认情况下，embedding projector 会用 PCA 主成分分析方法将高维

2018-04-03

1.7K0

TensorFlow-6-TensorBoard 可视化学习

tensorflow 机器学习数据可视化

学习资料： https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard 中文翻译： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos/summaries_and_tensorboard.html 今天学的内容是 TensorBoard 它的作用就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解调试优化程序。在之前的几节，我们都只是建立了模型，例如这个代码：

2018-04-03

6390

TensorFlow－5: 用 tf.contrib.learn 来构建输入函数

tensorflow 机器学习

学习资料： https://www.tensorflow.org/get_started/input_fn 对应的中文翻译： http://studyai.site/2017/03/06/%E3%80%90Tensorflow%20r1.0%20%E6%96%87%E6%A1%A3%E7%BF%BB%E8%AF%91%E3%80%91%E9%80%9A%E8%BF%87tf.contrib.learn%E6%9D%A5%E6%9E%84%E5%BB%BA%E8%BE%93%E5%85%A5%E5%87%

2018-04-03

7390

TensorFlow-4: tf.contrib.learn 快速入门

tensorflow 机器学习

学习资料： https://www.tensorflow.org/get_started/tflearn 相应的中文翻译： http://studyai.site/2017/03/05/%E3%80%90Tensorflow%20r1.0%20%E6%96%87%E6%A1%A3%E7%BF%BB%E8%AF%91%E3%80%91%E3%80%90tf.contrib.learn%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%85%A5%E9%97%A8%E3%80%91/ ---- 今天学习用 tf.c

2018-04-03

5800

TensorFlow－3: 用 feed-forward neural network 识别数字

tensorflow 机器学习

今天继续看 TensorFlow Mechanics 101： https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/mechanics 完整版教程可以看中文版tutorial： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_tf.html 这一节讲了使用 MNIST 数据集训练并评估一个简易前馈神经网络（feed-forward neural network） input，outp

2018-04-03

6220

TensorFlow-2: 用 CNN 识别数字

---- 本文结构： CNN 建立模型 code ---- 昨天只是用了简单的 softmax 做数字识别，准确率为 92%，这个太低了，今天用 CNN 来提高一下准确率。关于 CNN，可以看这篇：

2018-04-03

6150

TensorFlow－1: 如何识别数字

tensorflow 机器学习

识别数字在机器学习任务中的地位和 Hello World 在编程中是一样的。主要步骤：获得数据：from Yann LeCun's website 建立模型：softmax 定义 tensor，variable：X，W，b 定义损失函数，优化器：cross－entropy，gradient descent 训练模型：loop，batch 评价：准确率 ---- 1. 获得数据来自 Yann LeCun's website：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 分为 tr

2018-04-03

8320

用 TensorFlow 让你的机器人唱首原创给你听

tensorflow 人工智能机器学习数据库

Siraj 的视频源码今天想来看看 AI 是怎样作曲的。本文会用 TensorFlow 来写一个音乐生成器。当你对一个机器人说：我想要一种能够表达出希望和奇迹的歌曲时，发生了什么呢？计算机会首先把你的语音转化成文字，并且提取出关键字，转化成词向量。然后会用一些打过标签的音乐的数据，这些标签就是人类的各种情感。接着通过在这些数据上面训练一个模型，模型训练好后就可以生成符合要求关键词的音乐。程序最终的输出结果就是一些和弦，他会选择最贴近主人所要求的情感关键词的一些和弦来输出。当然你不只是可以听

2018-04-03

6210

用 TensorFlow 创建自己的 Speech Recognizer

tensorflow github

参考资料源码请点:https://github.com/llSourcell/tensorf... ---- 语音识别无处不在，siri，google，讯飞输入法，讯飞语记，智能家居，车，etc。

2018-04-03

7340

机器学习&人工智能博文链接汇总

机器学习人工智能 tensorflow 深度学习强化学习

? 争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程： [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络

2018-04-02

1.3K0

用深度神经网络处理NER命名实体识别问题

神经网络 tensorflow

本文结构：什么是命名实体识别（NER）怎么识别？ ---- cs224d Day 7: 项目2-用DNN处理NER问题课程项目描述地址 ---- 什么是NER？命名实体识别（NER）是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，作为结构化信息提取的重要步骤。摘自BosonNLP 怎么识别？先把解决问题的逻辑说一下，然后解释主要的代码，有兴趣的话，完整代码请去这里看。代码是在 Tensor

2018-04-02

1.8K0

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