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人工智能

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TensorFlow核心使用要点

tensorflow python c++

正文之前，小梦先来说说什么是TensorFlow。TensorFlow是谷歌研发的第二代人工智能学习系统，可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。TensorFlow可运行的设备非常广泛，小到一部智能手机。大到数千台数据中心服务器，都可以运行TensorFlow。而且呢，TensorFlow是开源，这会大大降低深度学习在各个行业中的应用难度。 TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低，只要你有Python和机器学习基础，入门和使用神经网络模型变得非常简单。TensorFlow支持

企鹅号小编

2018-01-23

8920

作为TensorFlow的底层语言，你会用C＋构建深度神经网络吗？

深度学习机器学习神经网络 tensorflow c++

选自Matrices.io 作者：Florian Courtial 机器之心编译参与：李泽南、蒋思源很多人都知道 TensorFlow 的核心是构建在 C++之上的，但是这种深度学习框架的大多数功能只在 Python API 上才方便使用。当我写上一篇文章的时候，我的目标是仅使用 TensorFlow 中的 C++ API 和 CuDNN 来实现基本的深度神经网络（DNN）。在实践中，我意识到在这个过程中我们忽略了很多东西。注意，使用外部操作（exotic operations）训练神经网络是不可能

企鹅号小编

2018-01-19

1.2K0

C＋实现神经网络之壹—Net类的设计和神经网络的初始化

人工智能 c++神经网络

闲言少叙，直接开始既然是要用C++来实现，那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络，这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍，很有可能跟其他人写的程序冲突，所以我的所有程序都包含在namespace liu中，由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定的了解。神经网络要素在真正开始coding之前还是有必要交代一下神经网络基础，其实

企鹅号小编

2018-01-17

6780

如何仅使用TensorFlow C＋来训练深度神经网络

人工智能深度学习 tensorflow c++

作者｜Florian Courtial 译者｜Debra 编辑｜Emily AI 前线导读：训练神经网络是一件十分复杂，难度非常大的工作，有没有可能让训练的过程简单便利一些呢？有人突发奇想，尝试仅仅使用 TensorFlow C ++ 来进行这项工作。这样做的效果如何呢？我们来看看 Florian Courtial 用 TensorFlow C ++ 构建 DNN 框架的示例来了解一下吧。更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”，（ID：ai-front）正如你所知，TensorFlow（TF）的

企鹅号小编

2018-01-16

8460

C＋实现神经网络之贰—前向传播和反向传播

神经网络 c++

前言前一篇文章C++实现神经网络之壹—Net类的设计和神经网络的初始化中，大部分还是比较简单的。因为最重要事情就是生成各种矩阵并初始化。神经网络中的重点和核心就是本文的内容——前向和反向传播两大计算过程。每层的前向传播分别包含加权求和（卷积？）的线性运算和激活函数的非线性运算。反向传播主要是用BP算法更新权值。本文也分为两部分介绍。前向过程如前所述，前向过程分为线性运算和非线性运算两部分。相对来说比较简单。线型运算可以用来表示，其中X是输入样本，这里即是第N层的单列矩阵，W是权值矩阵，Y是加权求

企鹅号小编

2018-01-15

6970

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花落花飞去

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全局自动优化：C＋机器学习库dlib引入自动调参算法

本文介绍了关于dlib中的Max-Finder算法的实现，通过使用该算法可以极大提升超参数优化的效率，并总结了该算法的适用场景和优势。

企鹅号小编

2018-01-04

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