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文章/答案/技术大牛

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TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇总（3/3）

tensorflow 机器学习编程算法推荐系统

第三步：为TF新手准备的其他方面内容 Recommender-Wide&Deep Network，推荐系统中 wide & deep 网络的教学示例： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/others/recommender_wide_and_deep.py Spiral Classification Problem，对斯坦福 CS231n spiral 分类难题的 TFLearn 实现： https://github.com/tf

2018-07-30

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TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇总（1/3）

tensorflow 机器学习编程算法 https github

有一些案例需要 MNIST 数据集进行训练和测试。运行这些案例时，该数据集会被自动下载下来（使用 input_data.py）。

2018-07-30

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TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle三个开源库对比

tensorflow 开源分布式

本文从定位、框架使用、分布式构成三个方面比较了TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle三个框架。

2018-07-30

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用 TensorFlow 让机器人唱首歌给你听

tensorflow 机器人人工智能机器学习数据库

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。

2018-07-30

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教程 | 用TensorFlow Estimator实现文本分类

本文选自介绍 TensorFlow 的 Datasets 和 Estimators 模块系列博文的第四部分。读者无需阅读所有之前的内容，如果想重温某些概念，可以查看以下链接：

2018-07-30

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从框架优缺点说起，这是一份TensorFlow入门极简教程

tensorflow 深度学习卷积神经网络

这一系列教程分为 6 部分，从为什么选择 TensorFlow 到卷积神经网络的实现，介绍了初学者所需要的技能。机器之心在本文介绍了 PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架的优缺点及 TensorFlow 基础，包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。

2018-07-30

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教程 | 用TensorFlow Estimator实现文本分类

本文选自介绍 TensorFlow 的 Datasets 和 Estimators 模块系列博文的第四部分。读者无需阅读所有之前的内容，如果想重温某些概念，可以查看以下链接：

2018-07-30

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深度学习框架的热度对比

深度学习 tensorflow api

近两年，该调查中使用深度学习工具的投票者所占份额保持稳定。2018 年有 33% 的投票者使用深度学习工具，2017 年和 2016 年分别有 32% 和 18%。

2018-07-30

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TensorFlow快餐教程：程序员快速入门深度学习五步法

tensorflow 深度学习 keras

作为一个程序员，我们可以像学习编程一样学习深度学习模型开发。我们以 Keras 为例来说明。

2018-07-30

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【深度学习入门系列】TensorFlow训练线性回归

tensorflow 线性回归

作者：董超来源：腾讯云技术社区「腾云阁」上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装，但 MxNet 有个缺点，那就是文档不太全，用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义，所以今天我们就介绍一下 TensorFlow，这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架，文档比较全～以后的我们也都使用这个框架～ 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架，目前已被广泛应用，谷歌爸爸出品即使性能不是最强的（其实性能也不错），但绝对是用起来最方便的，毕竟谷歌有Jeff Dean坐镇，这波稳。 0x

2018-03-29

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一文带你入门Tensorflow

tensorflow 神经网络机器学习

导语：此文编译自FCC（FreeCodeCamp），作者为Déborah Mesquita，该作者利用神经网络和TensorFlow进行了机器文本分类，并提出了一种新颖的学习方法——宏观分析。机器人圈希望通过此文对圈友开始机器学习的探索之路有所帮助，文章略长，请耐心阅读并收藏。我们附上了此实例最终代码的GitHub链接，供圈友学习使用。开发人员经常说，如果你想要着手机器学习，你就应该首先学习算法是如何运行的。但是我的经验告诉我并不需要如此。我认为，你应该首先能够宏观了解：这个应用程序是如何运行的。一

2018-03-29

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深度学习入门实战

深度学习 https tensorflow

导语：在本文的开始前，强烈推荐两个深度学习相关的视频集 1.中国台湾李宏毅教授的ML 2016，清晰明了，很多晦涩的原理能让你看了也能明白：https://www.youtube.com/watc

2018-03-29

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干货丨从TensorFlow到PyTorch：九大深度学习框架哪款最适合你？

tensorflow pytorch

现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能

2018-03-29

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十大你不可忽视的机器学习项目

机器学习 scikit-learn tensorflow 深度学习

前言：那些流行的机器学习项目之所以受欢迎，一般是因为其提供了一种多数人需要的服务，或是因为它们是第一个（也许是最好的）针对特定用户提供服务的。那些最流行的项目包括Scikit-learn、TensorFlow、 Theano、MXNet 、Weka 等。根据个人使用的工作系统、深度学习目标不同，不同的人认为流行的项目可能会有些许差异。然而，这些项目共有的特性是它们都面向大量的用户提供服务。但是仍然存在很多小型的机器学习项目：pipelines、wrappers、high-level APIs、cleaner

2018-03-29

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机器学习中的数学基础

机器学习深度学习 scikit-learn tensorflow

导语：现在出现了很多易于使用的机器学习和深度学习的软件包，例如 scikit-learn, Weka, Tensorflow 等等。机器学习理论是统计学、概率学、计算机科学以及算法的交叉领域，是通过从

2018-03-28

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手把手教你使用TensorFlow生成对抗样本 | 附源码

tensorflow 卷积神经网络深度学习人工智能神经网络

摘要：本文使用TensorFlow一步一步生成对抗样本，步骤明确清晰。首先生成的对抗样本不具有旋转鲁棒性，后面使用同样的方法生成具有鲁棒性的对抗样本，适合初学者对生成对抗样本的入门及动手实验。如果说卷积神经网络是昔日影帝的话，那么生成对抗已然成为深度学习研究领域中一颗新晋的耀眼新星，它将彻底地改变我们认知世界的方式。对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器，因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。神经网络合

2018-03-28

2.1K0

TensorFlow中的那些高级API

tensorflow api keras

摘要：在这篇文章中，我们将看到一个使用了最新高级构件的例子，包括Estimator（估算器）、Experiment（实验）和Dataset（数据集）。值得注意的是，你可以独立地使用Experiment和Dataset。不妨进来看看作者是如何玩转这些高级API的。 TensorFlow拥有很多库，比如Keras、TFLearn和Sonnet，对于模型训练来说，使用这些库比使用低级功能更简单。尽管Keras的API目前正在添加到TensorFlow中去，但TensorFlow本身就提供了一些高级构件，而且

2018-03-28

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用TensorFlow和TensorBoard从零开始构建ConvNet（CNN）

摘要： Tensorflow作为当下最流行的深度学习框架，实现ConvNet（CNN）自然是轻而易举，但是本文创造性的使用的TensorBoard来图形化展示CNN实现过程，极大的提高了研究者的对自己模型的管理能力。首先了解TensorBoard是什么？解开你心中的疑惑！在本教程中，我将介绍如何使用TensorFlow，从头开始构建卷积神经网络，并使用TensorBoard可视化我们的图形及神经网络性能。如果您不了解完全神经网络的一些基础知识，我强烈建议您首先看另一个教程关于TensorFlow。在这

2018-03-28

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干货 | PyTorch相比TensorFlow，存在哪些自身优势？

tensorflow python

1、 PyTorch 课替代NumPy 使用：PyTorch 本身主要构件是张量——和 NumPy 看起来差不多。使得 PyTorch 可支持大量相同的 API，有时候可以把它用作是 NumPy 的替代品。PyTorch 的开发者们这么做的原因是希望这种框架可以完全获得 GPU 加速带来的便利，以便你可以快速进行数据预处理，或其他任何机器学习任务。将张量从 NumPy 转换至 PyTorch 非常容易，反之亦然。看看如下代码： import torch import numpy as np numpy_t

2018-03-28

3.4K0

经典！构建你的第一个神经网络识别数字

神经网络 tensorflow

在Keras环境下构建多层感知器模型，对数字图像进行精确识别。模型不消耗大量计算资源，使用了cpu版本的keras，以Tensorflow 作为backended，在ipython交互环境jupyter notebook中进行编写。 1.数据来源在Yann LeCun的博客页面上下载开源的mnist数据库： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 此数据库包含四部分：训练数据集、训练数据集标签、测试数据集、测试数据集标签。由于训练模型为有监督类型的判别模型，因此标签必不可少。若

2018-03-28

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