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TensorFlow从0到N + Rust
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TensorFlow从0到1 - 0 - 前言
tensorflow
人工智能
机器学习
深度学习
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《TensorFlow从0到1》系列。它不会止于翻译和
袁承兴
2018-04-11
1.1K
0
TensorFlow从0到1 - 3 - 人类学习的启示
机器学习
tensorflow
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。 什么是机器学习? 人类的学习 美索不达米亚
袁承兴
2018-04-11
715
0
TensorFlow从0到1 - 2 - TensorFlow核心编程
tensorflow
机器学习
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TensorFlow核心(Core)相对的是T
袁承兴
2018-04-11
778
0
TensorFlow从0到1 - 5 - TensorFlow轻松搞定线性回归
tensorflow
线性回归
机器学习
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TensorFlow,重新解决一遍该问题。 TensorFlow的API有低级和高级之分。 底层的API基于TensorFlow内核,它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。如果你想使用TF来辅助实现某个特定算法、呈现和控制算法的每个细节,那么就该使用低级的API。 高级API基于TensorFlow内核构建,屏蔽了繁杂的细节,适合大多数场景下使用。如果
袁承兴
2018-04-11
1.1K
0
TensorFlow从0到1 - 4 - 第一个机器学习问题
tensorflow
机器学习
编程算法
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,进一步看清楚机器学习的具体形式。 平行世界 在宇宙的一个平行世界中,天空是平面的,人们只能看到位于第一象限的星星。他们发现天上最亮的那颗星在缓慢的移动,于是收集了近千年以来所有天文学家的观测数据,共得到4次观测记载: 2200年,(22, 18) 2500年,(25, 15) 2800年,(28, 12) 3000年,(30, 10) 由于这颗星的意
袁承兴
2018-04-11
862
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TensorFlow从1到2 - 1 - 深度神经网络
tensorflow
神经网络
机器学习
深度学习
上一主题《TensorFlow从0到1》介绍人工神经网络的基本概念与其TensorFlow实现,主要基于浅层网络架构,即只包含一个隐藏层的全连接(FC,Full Connected)网络。 新主题《T
袁承兴
2018-04-11
889
0
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