本文介绍了如何利用TensorFlow搭建一个简单的CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字。首先，介绍了CNN模型的基本原理和TensorFlow中的Keras API。然后，使用MNIST数据集训练了一个具有卷积层和全连接层的CNN模型。最后，通过在测试集上评估模型的性能，得到了97.3%的准确率。
本文长度为7196字，建议阅读10分钟 本文为你讲解如何使用Tensorflow进行机器学习和深度学习。 1. 前言 深度学习算法的成功使人工智能的研究和应用取得了突破性进展，并极大地改变了我们的生活。越来越多的开发人员都在学习深度学习方面的开发技术。Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架，在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。尽管功能强大，该框架学习门槛并不高，只要掌握Python安装和使用，并对机器学习和神经网络方面的知识有所了解就可以上
上一期我们发布了“一文读懂TensorFlow（附代码、学习资料）”，带领大家对TensorFlow进行了全面了解，并分享了入门所需的网站、图书、视频等资料，本期文章就来带你一步步上手TensorFlow。 1. 前言 深度学习算法的成功使人工智能的研究和应用取得了突破性进展，并极大地改变了我们的生活。越来越多的开发人员都在学习深度学习方面的开发技术。Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架，在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。尽管功能强大，
组织学图像中的细胞检测是计算病理学中最重要的任务之一。OCELOT数据集为从H&E 染色的多个器官获取的图像提供了重叠的细胞和组织注释。OCELOT表明，了解周围组织结构和单个细胞之间的关系可以提高细胞检测性能。依据OCELOT 数据集，举办了 OCELOT 2023：细胞-组织相互作用的细胞检测挑战赛，以促进如何利用细胞-组织关系更好地进行细胞检测的研究。与典型的细胞检测挑战不同，参与者可以利用组织块和注释来提高细胞检测性能。
原文：Medium 作者：Shiyu Mou 来源：机器人圈 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文为你介绍图像分类的5种技术，总结并归纳算法、实现方式，并进行实验验证。 图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式：功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。 因此，我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例，然后开发学习算法来查看这些示例
原文：Image Classification in 5 Methods https://medium.com/towards-data-science/image-classification-in-5-methods-83742aeb3645 作者：Shiyu Mou 翻译：何冰心 图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。 图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的
图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。
图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。 图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实
原文：Image Classification in 5 Methods https://medium.com/towards-data-science/image-classification-in-5-methods-83742aeb3645
刚入手一本《白话深度学习与Tensorflow》，哈哈，一直看深度学习很火，其实自己一知半解，都没有对这个领域进行一点系统的学习，现在准备看看这本书，开始入门。毕竟深度学习是大趋势，个个都说是个坑，个个都往里跳。。。趁着有时间，了解了解也无妨。 初步感觉这本书比周志华老师的《机器学习》稍微好懂一点，讲实例和大比方居多，当然也有公式支撑。整体还不错，讲了基本神经网络、CNN、RNN、LSTM、HMM、Deep Residual Network（深度残差网络）这些耳熟能详的模型。 所以，一边看，一边做做笔记，也
选自Uber 作者：Mengye Ren、Andrei Pokrovsky、Bin Yang、Raquel Urtasun 机器之心编译 参与：Panda 自动驾驶系统有非常高的实时性需求。近日，Uber 的研究人员提出了一种可以在改善检测准确度的同时极大提升速度的算法 SBNet 并在其工程开发博客上对该研究进行了介绍。机器之心对该介绍文章进行了编译，更多详情请参阅原论文。另外，本项目的代码也已在 GitHub 上发布。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.02108 代码地址
间接免疫荧光（IIF）是一种通过荧光标记的二级抗体间接检测患者血清中特定抗原的自体抗体的技术，广泛应用于如系统性红斑狼疮等自身免疫疾病的诊断。HEp-2细胞，因其表达多种细胞核抗原，成为IIF实验的理想基质，尽管存在来源争议，现认为是人类乳突病毒相关宫颈腺癌细胞。
近日，Google 与滑铁卢大学、大众汽车等联合发布 TensorFlow Quantum（TFQ），一个可快速建立量子机器学习模型原型的开源库。TFQ提供了必要的工具，将量子计算和机器学习技术结合起来，以控制并建模自然或人工的量子计算系统。
点击关注｜设为星标｜干货速递 ---- 刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们，这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表，一定是你必不可少的入门资料！本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义，希望能帮助您快速熟悉 TensorFlow 入门内容，轻松打开机器学习世界的大门。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于
一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
谷歌机器学习：实际应用技巧 什么是机器学习（ML）？ 从概念上讲：给定（训练）数据，发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。 ML 的类型：监督学习；无监督学习；半监督学习；…… 监督学习：用于训
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 谷歌机器学习：实际应用技巧 什么是机器学习（ML）？ 从概念上讲：给定（训练
本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。 建议收藏~ A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比
TensorFlow 是 Google 最近发布的新的机器学习和图计算库。 其 Python 接口可确保通用模型的优雅设计，而其编译后的后端可确保速度。
人工神经网络利用了 DL 的概念 。它们是人类神经系统的抽象表示，其中包含一组神经元，这些神经元通过称为轴突的连接相互通信。
继2019年10月谷歌在《Nature》上发布关于验证“量子优越性”论文之后，3月9日，谷歌再次就“量子”做出新的发布。
【新智元导读】在 ThingsExpo 会议上，谷歌软件工程师 Natalia Ponomareva 作了有关如何在大规模机器学习中取得成功的讲座。Natalia 回顾了可用于对大量数据进行机器学习模型训练的框架，解释了特征工程和算法选择，并提供了有关如何避免错误的 tips。这是一份非常实用的机器学习指导手册。本文后半部分谈了如何选择深度学习框架的问题，以及Theano 贡献者、苏黎世联邦理工学院的深度学习研究者 Gokula Krishnan Santhanam 对常用深度学习框架基本构成的分析。 谷歌
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary 机器学习术语表 本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但
选自Medium 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天、吴攀 图像分类是人工智能领域的基本研究主题之一，研究者也已经开发了大量用于图像分类的算法。近日，Shiyu Mou 在 Medium 上发表了一篇文章，对五种用于图像分类的方法（KNN、SVM、BP 神经网络、CNN 和迁移学习）进行了实验比较，该研究的相关数据集和代码也已经被发布在了 GitHub 上。 项目地址：https://github.com/Fdevmsy/Image_Classification_with_5_methods 图像分类，顾名
来源 | TensorFlow Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班
源 | TensorFlow 回复 20180320 下载PDF版 Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlo
AiTechYun 编辑：xiaoshan 为了帮助大家更好的了解机器学习，谷歌在上周推出了一系列免费的AI课程，同时还附带了一个详细地机器学习术语库。 本术语库中列出了一般的机器学习术语和 Tens
【新智元导读】Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的Machine Learning术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包
Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班牙语，法语，韩语和简体中文。 h
曾经尝试仅使用 NumPy 用 Python 编写用于神经网络的代码的任何人都知道它很繁琐。 为一个简单的单层前馈网络编写代码需要 40 条线，这增加了编写代码和执行时间方面的难度。
关键词：Python，tensorflow，深度学习，卷积神经网络 正文如下： 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们， 这是codelabs上的教程：《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python，教程推荐使用pytho
在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子. 先说说我们上一篇文章我们的自制数据集的一切缺点,第一,数据集过于分散,在一个文件夹里读取难免导致内存利用率低,而我们将会使用TensorFlow的tfrecords()函数来讲图片和标签制作成这种二进制文件,这样我们的内存利用率会增加不少. 将数据保存为tfrecords文件可以视为这样一个流程： 提取features -> 保存为Example结构对象 -> TFRecordW
在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子.
从上图可以看出，训练神经网络是一个迭代的过程，输入X经过层的变化后，预测值与真实目标值在损失函数下计算出损失值，再通过优化器重新学习更新权重，经过N轮迭代后停止权重更新，也就确定了模型。
TensorFlow服务，托管模型并提供远程访问。TensorFlow服务有一个很好的文档的架构和有用的教程。不幸的是，这个有点难用，你需要做较大改动来为自己的模型提供服务。
專 欄 ❈那只猫，Python中文社区专栏作者，福州大学大二水利专业学生，纯种非CS科班的数据分析师，熟练掌握Python数据分析大礼包，因长时间玩弄Keras而陷入深度学习的大坑中不能自拔。❈— 今天，谷歌联合Columbia University、Adobe（就是你们知道的那个Adobe）提出深度概率编程语言Edward，我就其发布Edward的专业论文，给大家介绍一下，这个秒天秒地秒空气的牛逼哄哄的新语言（框架）。 为什么开发Edward？ 因为现在的概率编程语言啊， Too Young！Too S
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库，可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此，可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。
我们介绍了SinGAN，这是一个无条件的生成模型，可以从单一的自然图像中学习。我们的模型经过训练，可以捕捉到图像中斑块的内部分布，然后能够生成高质量的、多样化的样本，这些样本承载着与图像相同的视觉内容。SinGAN包含一个完全卷积GAN的金字塔，每个负责学习图像不同比例的斑块分布。这允许生成任意大小和长宽比的新样本，这些样本具有显著的可变性，但同时保持训练图像的全局结构和精细纹理。与以前的单一图像GAN方案相比，我们的方法不限于纹理图像，也不是有条件的（即它从噪声中生成样本）。用户研究证实，生成的样本通常被混淆为真实的图像。我们说明了SinGAN在广泛的图像处理任务中的效用。
前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们， 这是codelabs上的教程：《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python，教程推荐使用python3。 好多专业词太难译了，查了下，大家有些都是不译的。 比如：dropou
代码：https://github.com/kayoyin/tiny-inst-segmentation
不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每个月都会发布优化的NGC容器，为深度学习框架和库提供更好的性能，帮助科学家最大限度地发挥他们的潜力。英伟达持续投资于完整的数据科学栈，包括GPU架构、系统和软件栈。这种整体的方法为深度学习模型培训提供了最好的性能，NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所有六个基准测试，这是第一个全行业的AI基准测试。NVIDIA在最近几年引入了几代新的GPU架构，最终在Volta和图灵GPU上实现了张量核心架构，其中包括对混合精度计算的本机支持。NVIDIA在MXNet和PyTorch框架上完成了这些记录，展示了NVIDIA 平台的多功能性。
[paper]DeepLab2: A TensorFlow Library for Deep Labeling [code]DeepLab2: A TensorFLow Library for Deep Labeling DeepLab2 是一个用于深度标注的 TensorFlow 库，旨在为密集像素标注任务提供统一的、最先进的 TensorFlow 代码库，包括但不限于语义分割、实例分割、全景分割、深度估计，甚至 视频全景分割。
TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架，并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案，TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展，在它的支持下，前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能，尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优势，而端侧机器学习不仅可以分担部分云端的计算压力，也具有更好的隐私性，同时还可以借助Node.js在服务端继续使用JavaScript进行开发，这对于前端开发者而言非常友好。除了提供统一风格的术语和API，TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用（许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码），或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络，为了能够让开发者尽快熟悉相关知识，TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型，它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。对深度学习感兴趣的读者推荐阅读美国量子物理学家Michael Nielsen编写的《神经网络与深度学习》（英文原版名为《Neural Networks and Deep Learning》），它对于深度学习基本过程和原理的讲解非常清晰。
导语：据介绍，Google Developers Codelabs 提供了有引导的、教程式的和上手式的编程体验。大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的过程。这些应用涉及到很多主题，包括 Android Wear、Google Compute Engine、Project Tango、和 iOS 上的 Google API。 本项目的原文可参阅：https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tens
来源：机器之心 本文长度为12243字，建议阅读8分钟 本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准确率（accuracy） 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中，准确率定义如下： 在二分类中，准确率定义为： 激活函数（Activation function） 一种函数（例如 ReLU 或 Sigmoid），将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中，然后向下一层传递该函数的输出值（典型的非线性）。 AdaGrad 一种复杂的梯度下降算法，重新
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