TensorFlow从0到N

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黑猿大叔

讨厌算法的程序员 1 - 插入排序

什么是算法 在说插入排序之前,我们了解下《算法导论》对算法的从两种不同角度的定义。 一般性解释: 算法是定义良好的计算过程,它取一个或一组值作为输入,并产生...

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黑猿大叔

讨厌算法的程序员 0 - 前言

这个主题是写给自己的,假如你刚好也和我一样讨厌算法,那也是写给你的。我的主要参考书目是《算法导论》第3版中文版,自己先琢磨明白一个算法,然后再按我的理解写出来...

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黑猿大叔

讨厌算法的程序员 2 - 证明算法的正确性

第1篇介绍了插入排序算法,这里要提出一个问题:学习算法仅仅是积累一个又一个的算法实现吗? 当然不是。比算法本身更重要也更基础的,是对算法的分析:能够证明其正确...

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黑猿大叔

TensorFlow从0到1 - 0 - 前言

我是黑猿大叔,转战AI的大叔程序猿,你好。 ? 版权所有 我以官方文档为主线,开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出,作为《Ten...

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黑猿大叔

讨厌算法的程序员 7 - 归并排序的时间复杂度分析

? 递归树 上一篇归并排序基于分治思想通过递归的调用自身完成了排序,本篇是关于归并排序的最后一部分——分析其时间复杂度。 这个过程中会解释清楚在各种时间复杂度...

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黑猿大叔

TensorFlow从0到1 - 3 - 人类学习的启示

? 机器学习 上一篇TensorFlow的内核基础介绍了TF Core中的基本构造块,在介绍其强大的API之前,我们需要先明了TF所要解决的核心问题:机器学习...

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黑猿大叔

讨厌算法的程序员 4 - 时间复杂度

增长量级 ? 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中,我们分析了插入排序,知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b,最差情况下的运行时间为T(n...

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黑猿大叔

讨厌算法的程序员 6 - 归并排序

? 分而治之 分而治之 从算法设计的分类上来说,插入排序属于增量方法。在排序好子数组A[1 ‥ j-1]后,再将单个元素A[j]插入子数组的适当位置,产生排序...

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黑猿大叔

讨厌算法的程序员 5 - 合并算法

本篇介绍的“合并”算法,是为后面学习“归并排序”的一个准备。合并算法是归并排序中的一个子算法,请注意两者之间的关系和差异。 之所以把它独立成一篇,一方面是一旦...

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黑猿大叔

TensorFlow从0到1 - 2 - TensorFlow核心编程

上一篇Hello, TensorFlow!中的代码还未解释,本篇介绍TensorFlow核心编程的几个基本概念后,那些Python代码就很容易理解了。 与Te...

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黑猿大叔

讨厌算法的程序员 3 - 算法分析基础

? 时间资源 上一篇,我们知道了如何用循环不变式来证明算法的正确性,本篇来看另一个重要方面:算法分析。分析算法的目的,是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存...

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黑猿大叔

TensorFlow从0到1 - 1 - Hello, TensorFlow!

在学习任何新的编程语言时,我们都会在第一时间完成Hello World,以宣告自己开发环境的完美搭建。TensorFlow也不例外。TensorFlow充分考...

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黑猿大叔

TensorFlow从0到1 - 6 - 解锁梯度下降算法

上一篇 5 TF轻松搞定线性回归,我们知道了模型参数训练的方向是由梯度下降算法指导的,并使用TF的封装tf.train.GradientDescentOpti...

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黑猿大叔

TensorFlow从0到1 - 5 - TensorFlow轻松搞定线性回归

上一篇 第一个机器学习问题 其实是一个线性回归问题(Linear Regression),呈现了用数据来训练模型的具体方式。本篇从平行世界返回,利用Tenso...

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黑猿大叔

TensorFlow从0到1 - 9 “驱魔”之反向传播大法

创世纪 2:7: “耶和华神用地上的尘土造人,将生气吹在他鼻孔里,他就成了有灵的活人。” 上一篇8 万能函数的形态:人工神经网络解封了人工神经网络,如果...

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黑猿大叔

TensorFlow从0到1 - 10 - NN基本功:反向传播的推导

上一篇 9 “驱魔”之反向传播大法引出了反向传播算法——神经网络的引擎,并在最后窥探了它的全貌。本篇将详细的讨论反向传播各方面的细节。尽管它被TensorFl...

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黑猿大叔

TensorFlow从0到1 - 12 - TensorFlow构建3层NN玩转MNIST

上一篇 11 74行Python实现手写体数字识别展示了74行Python代码完成MNIST手写体数字识别,识别率轻松达到95%。这算不上一个好成绩,不过我并...

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黑猿大叔

TensorFlow从0到1 - 8 - 万能函数的形态:人工神经网络

之前花了不小的篇幅来解释线性回归,尽管线性模型本身十分简单,但是确定模型参数的过程,却是一种数据驱动的、自学习的通用方式。准确的说,这个过程,是基于数据的、运...

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黑猿大叔

TensorFlow从0到1 - 4 - 第一个机器学习问题

上一篇 3 机器人类学习的启示借鉴人类学习的模式,描绘了数据驱动的机器学习方法论:通过大量数据来确定模型,从而让模型具有预测价值。本篇提出第一个机器学习问题,...

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黑猿大叔

TensorFlow从0到1 - 11 - 74行Python实现手写体数字识别

到目前为止,我们已经研究了梯度下降算法、人工神经网络以及反向传播算法,他们各自肩负重任: 梯度下降算法:机器自学习的算法框架; 人工神经网络:“万能函数”的形...

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