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R语言中不能进行深度学习？

r 语言深度学习 python keras tensorflow

摘要： R语言现在能也进行深度学习了，而且和python一样好，快来试一试吧。众所周知，R语言是统计分析最好用的语言。但在Keras和TensorFlow的帮助下，R语言也可以进行深度学习了。在机器学习的语言的选择上，R和Python之间选择一直是一个有争议的话题。但随着深度学习的爆炸性增长，越来越多的人选择了Python，因为它有一个很大的深度学习库和框架，而R却没有（直到现在）。但是我就是想使用R语言进入深度学习空间，所以我就从Python领域转入到了R领域，继续我的深度学习的研究了。这可能看

2018-04-24

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PyTorch和TensorFlow哪家强：九项对比读懂各自长项短板

pytorch tensorflow

近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比较，我们对本

2018-04-24

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从Caffe2到TensorFlow，十种框架构建相同神经网络效率对比

tensorflow 神经网络

近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器之心对该文进行了编译。项目GitHub链接：https://github.com/i

2018-04-24

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TensorFlow 数据集和估算器介绍

TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下：数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型，不过，您也可以使用它们创建自己的自定义模型。下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。结合使用这些估算器，可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据：我们的示例模型为了探索这些功能，我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。完整

2018-04-24

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3天学会TensorFlow | 中国香港科技大学

tensorflow 开源深度学习

整理 | 周翔 2015 年底，谷歌开源了内部使用的深度学习框架 TensorFlow。与 Caffe、Torch、MXNet 等框架相比，TensorFlow 在 Github 上的 star 数量、fork 数量、contributor 数量这三个数据上都完胜竞争对手，而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下也有丰富的应用。此外，Keras 框架底层默认使用 TensorFlow，这无不印证了 TensorFlow 在业界的流行程度。 TensorFlow 的流行让深度学习的门槛越来

2018-04-24

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自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

tensorflow 神经网络

机器之心编译参与：蒋思源、李亚洲、刘晓坤 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S＆P 500 数据，该数据集包含 S＆P 500 的指数和股价信息。有了这些数据，他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖，但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测，读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络，它全面展示了构建一

2018-04-24

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Tensorflow入门-白话mnist手写数字识别

tensorflow 神经网络

文章目录 mnist数据集简介图片和标签 One-hot编码（独热编码）神经网络的重要概念输入（x）输出（y）、标签（label）损失函数（loss function）回归模型学习速率 softmax激活函数 Tensorflow识别手写数字构造网络 model.py 训练 train.py 验证准确率 train.py 主函数 train.py mnist数据集简介 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片。在机器学习中的地位相当于Python入门的打印Hel

2018-04-24

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【机器学习】你需要多少训练数据？

机器学习开源 tensorflow

从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本。训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是，问题是你需要多少训练数据合适呢？这恰恰取决于你正在执行的任务、最终想通过模型实现的性能、现有的输入特征、训练数据中含有的噪声、已经提取的特征中含有的噪声以及模型的复杂性等等诸多因素。所以，发现所有这些变量相互之间有何联系，如何工作的方法即是通过在数量不一的训练样本上训练模型，并且绘制出模型关于各个训练样本集

2018-04-23

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【学习】 TensorFlow：最棒的深度学习加速器

tensorflow 深度学习

TensorFlow没有改变世界。但是，它显然是最棒的，也是现有最便利的深度学习库。本文作者Zachary Chase Lipton是来自加利福尼亚大学计算机科学工程学院的博士生，接受生物医学信息部的资助。他对机器学习的理论基础和实际应用都非常感兴趣。除了大学的研究工作，他还是微软研发实验室的实习生，亚马逊的机器学习科学家，同时还是KDnuggets杂志的特约编辑，以及曼宁出版公司的签约作者。 11月9日，谷歌宣布TensorFlow开源，这是一个在GPU上进行快速梯度式机器学习的巨大数据库。人工智能领域最

2018-04-23

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23种深度学习库排行榜：TensorFlow最活跃、Keras最流行、

深度学习 tensorflow keras

我们对23种用于数据科学的开源深度学习库作了排名。这番排名基于权重一样大小的三个指标：Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果。排名结果下面是23种用于数据科学的开源深度学习库的排名，按照Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果来衡量。该表显示了标准化分数，1这个值表示高于平均值（平均值=0）一个标准偏差。比如说，Caffe高于Github活动方面的平均值一个标准偏差，而deeplearning4j接近平均值。方法详见如下结

2018-04-23

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用TensorFlow实现神经网络很难吗？看完这篇详解，「小白」也可秒懂！

tensorflow 神经网络

图：pixabay 作者：Faizan Shaikh 「机器人圈」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮本文经公众号「雷克世界」授权转载（微信号：ROBO_AI）如果你一直在关注数据科学/机器学习等相关领域，那么你一定不会错过有关深度学习和神经网络的任何动态。组织正在寻找一些深谙深度学习技能的人，无论他们将深度学习的知识用于何处。从开启竞争到开源项目再到巨额奖金，人们正在试图尝尽一切办法来挖掘这个领域有限的人才资源。如果你对深度学习的发展前景充满憧憬和期望，但还不曾开始迈进这个领域，那么，在这里我将助你开启

2018-04-23

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用 TensorFlow 做个聊天机器人

? 本文结构：聊天机器人的架构简图用 TensorFlow 实现 Chatbot 的模型如何准备 chatbot 的训练数据 Chatbot 源码解读 1. 聊天机器人的架构简图学习资源：

2018-04-23

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干货 | TensorFlow 技术与应用（内附31页PDF下载）

各位亲们：PPV课给大家准备了一场“TensorFlow 技术与应用”干货盛宴，全文下载（PDF 31页）请在微信对话框回复“508”，获取下载链接。注：全文下载（PDF 31页）请在微信对话框回复

2018-04-23

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TensorFlow必知基础知识

TensorFlow概要 Google第一代分布式机器学习框架DistBelief１，在内部大规模使用后并没有选择开源。而后第二代分布式机器学习系统TensorFlow２终于选择于2015年11月在GitHub上开源，且在2016年4月补充了分布式版本，并于2017年1月发布了1.0版本的预览，API接口趋于稳定。目前TensorFlow仍处于快速开发迭代中，有大量新功能及性能优化在持续研发。TensorFlow最早由Google Brain的研究员和工程师开发，设计初衷是加速机器学习的研究，并快速地

2018-04-23

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TensorFlow On Spark 开源项目分析

tensorflow spark

原文：http://sparkdata.org/?p=423&utm_source=tuicool&utm_medium=referral 作者：京东大数据技术保障团队概述自Google发布Ten

2018-04-19

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