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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

2018-04-11

1.1K0

TensorFlow从0到1 - 10 - NN基本功：反向传播的推导

tensorflow 神经网络人工智能

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TensorFlow封装的很好，但仍强烈建议把它作为人工神经网络的基本功，理解并掌握它，回报巨大。《Neural Network and Deep Learning》的作者Nielsen写道： It actually gives us detailed insights into how changing the weights and biases chang

2018-04-11

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MNIST终结者：Fashion-MNIST

8月27日，Fashion-MNIST图片库在GitHub上开源，MNIST的时代宣告终结。这不是巧合，而是Fashion-MNIST蓄谋已久。它克隆了MNIST的所有外在特征： 60000张训练图像和对应Label； 10000张测试图像和对应Label； 10个类别；每张图像28x28的分辨率； 4个GZ文件名称都一样；对于已有的MNIST训练程序，只要修改下代码中的数据集读取路径，或者残暴的用Fashion-MNIST数据集文件将MNIST覆盖，替换就瞬间完成了。不同的是，Fashion-MN

2018-04-11

9970

TensorFlow从0到1 - 13 - AI驯兽师：神经网络调教综述

tensorflow 神经网络人工智能

在未来的AI时代，“手工程序”将变得越发稀有，而基于通用AI程序，通过大数据“习得”而生的程序，会无所不在。到那时，程序员将光荣卸任，取而代之的是一个新职业物种：他们无需像程序员那样了解所有细节，而是

2018-04-11

1.2K0

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