几天前，我注意到由Kaggle主办的犬种识别挑战赛。我们的目标是建立一个模型，能够通过“观察”图像来进行犬种分类。我开始考虑可能的方法来建立一个模型来对犬种进行分类，以及了解该模型可能达到的精度。 在
本文是我的毕业设计基于TensorFlow的深度学习与研究的完结篇，在本篇推文中，我将分为三个部分去写：
选自machinethink.net 机器之心编译 参与：赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前，你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具，TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日，独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程，并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程，请参阅机
尽管距离Tensoflow 1.2.1版本发布才仅仅一个月，但是1.3.0版本中的软件已经发生了很多变化。开发人员可以在Tensorflow的Github页面上找到一个详细的发布报告。本文将列出开发人
（由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要，请点击文末的“阅读原文”按钮，访问可以正常显示外链的版本。）
本文介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 和 Estimators 在 Python 中处理图像数据。首先介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 构建数据集，然后介绍了如何使用 Estimators 在 TensorFlow 中实现自定义模型。通过这些技术，可以快速构建出用于图像分类、物体检测等任务的模型。
视觉是人类认识世界非常重要的一种知觉。对于人类来说，通过识别手写体数字、识别图片中的物体或者是找出4%图片中人脸的轮廓都是非常简单的任务。然而对于计算机而言，让计算机识别图片中的内容就不是一件容易的事情了。图像识别问题希望借助计算机程序来处理、分析和理解图片中的内容，使得计算机可以从图片中自动识别各种不同模式的目标和对象。图像识别作为人工智能的一个重要领域，在最近几年已经取得了很多突破性的进展，而神经网络就是这些突破性进展背后的主要技术支持。
"玩转TensorFlow与深度学习模型”系列文字教程，本周带来tf.data 使用方法介绍！ 大家在学习和实操过程中，有任何疑问都可以通过学院微信交流群进行提问，有导师和助教、大牛等为您解惑答疑哦。（入群方式在文末） 第六篇的教程主要内容：TensorFlow 数据导入 (tf.data API 使用介绍)。 tf.data 简介 以往的TensorFLow模型数据的导入方法可以分为两个主要方法，一种是使用另外一种是使用TensorFlow中的。前者使用起来比较灵活，可以利用Python处理各种输入数
【新智元导读】近日，IBM 宣布他们使用一组由 Criteo Labs发布的广告数据集来训练逻辑回归分类器，在POWER9服务器和GPU上运行自身机器学习库Snap ML，结果比此前来自谷歌的最佳成绩快了46倍。 英伟达CEO黄仁勋和IBM 高级副总裁John Kelly在Think大会上 最近，在拉斯维加斯的IBM THINK大会上，IBM宣布，他们利用优化的硬件上的新软件和算法，取得了AI性能的大突破，包括采用 POWER9 和NVIDIA®V100™GPU 的组合。 谷歌云上TensorF
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课，总计25个课时，支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习，是初学tensorflow不机器学习爱好者必看的良心精品，课程授课的老师都是来自谷歌AI团队不Tensorflow框架的开发团队，可以说是唯一的业界良心免费教程。从本文开始，【OpenCV学堂】将推出一系列的文章介绍课程各个章节内容不代码演示部分，前面相关文章阅读回顾：
这篇教程会介绍如何用TensorFlow里的tf.keras函数，对Fashion-MNIST数据集进行图像分类。
上面的两件毛衣，一件价值 335 美元，另一件价值 9.99 美元。对于我们人类来说，想要通过上面的描述为毛衣定价简直可以说是「不可能完成的任务」！ 有了自然语言处理这个利器，它是否能帮助我们解决这个
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问http://www.zhuanzhi.ai, 手机端访问http://www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。随着TensorFlow 1.4 Eager Execution
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
除队列以外，tensorflow还提供了一套更高的数据处理框架。在新的框架中，每一个数据来源被抽象成一个“数据集”，开发者可以以数据集为基本对象，方便地进行batching、随机打乱(shuffle)等操作。
Python被广泛认为是数据科学中最好、最有效的语言。近年来我遇到的大多数调查都将Python列为这个领域的领导者。
本系列将分为 8 篇 。本次为第 5 篇 ，结合上一篇的应用实例 ，将前边学到一些基础知识用到手写数字的识别分类上 。
莱斯大学和英特尔的最新研究证明，无需专门的加速硬件（如GPU），也可以加速深度学习。
AI的知识面实在太广了，想要一篇几百字的文章就能入门其实很难，而且很多知识其实都需要数学基础，要是跟大家说上一天怎么计算函数的导函数，估计能劝退一大波人。
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
机器之心整理 参与：思源 近日，机器之心发现一个非常有意思的工具，可以用可视化的方式轻松添加卷积层、全连接层和池化层等层级，然后生成可执行的 TensorFlow 代码。此外，我们也尝试搭建一个简单的卷积架构，并在本地 TensorFlow 环境下测试生成的代码。 工具地址：https://www.tensoreditor.com/ TensorEditor 是一个强大的机器学习工具，甚至小白都能以可视化的方式快速生成整个模型的代码。通过 TensorEditor，小白可以连接卷积层、全连接层和池化层等可视
📷 ---- 新智元编译 来源：github 作者：Junho Kim 编译：肖琴 【新智元导读】StarGAN 是去年 11 月由中国香港科技大学、新泽西大学和韩国大学等机构的研究人员提出的一个图像风格迁移模型，是一种可以在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法。近日，有研究人员将 StarGAN 在 TensorFlow 上实现的全部代码开源，相关论文获 CVPR 2018 Oral。 开源地址：https://github.com/taki011
本文翻译自Get started with eager execution 摘要 本教程将介绍如何使用机器学习的方法，对鸢(yuan一声)尾花按照种类进行分类。 教程将使用Tensorflow的eager模式来： 建立一个模型 用示例数据进行训练 使用该模型对未知数据进行预测。 读者并不需要机器学习的经验，但是需要懂一些Python。 Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API，但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习： 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets
使用Keras Tuner进行超参数调整可以将您的分类神经网络网络的准确性提高10％。
自 2015 年 11 月首次发布以来，TensorFlow 凭借谷歌的强力支持，快速的更新和迭代，齐全的文档和教程，以及上手快且简单易用等诸多的优点，已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 在所有这些 AI 应用场景中，或许是源于视觉对人类的直观性和重要性，图像识别成为其中发展速度最快的一个。目前，该技术已经逐渐趋于成熟，并在人脸和情绪识别、安防、医疗筛查和汽车壁障等诸多领域都取得了重大成功。 在这种情况下，对于绝大多数的 AI 开发者而言，利用 Te
你知道吗？在 iOS 设备上也可以直接训练 LeNet 卷积神经网络，而且性能一点也不差，iPhone 和 iPad 也能化为实实在在的生产力。
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7436310.html
在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新fine-tuning（也叫微调），或者当做特征提取器。
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
中文分词方法现在主要有两种类型，一种是jieba这样软件包中用隐马尔科夫（HMM）模型构建的。
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。
深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。 另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新
在 2012 年的 ILSVRC 比赛中 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 使用深度卷积神经网络模型 AlexNet 以显著的优势赢得了比赛，top-5 的错误率降低至了 16.4% ，相比第二名的成绩 26.2% 错误率有了巨大的提升。 AlexNet 再一次吸引了广大研究人员对于卷积神经网络的兴趣，激发了卷积神经网络在研究和工业中更为广泛的应用。现在基于卷积神经网络计算机视觉还广泛的应用于医学图像处理，人脸识别，自动驾驶等领域。越来越多的人开始了解卷积神经网络相关
问题导读： 1、TensorFlow中有哪些激活函数？ 2、如何运行激活函数？ 3、TensorFlow有哪些数据源？ 4、如何获得及使用数据源？ 上一篇：TensorFlow ML cookbook 第一章5、6节 使用矩阵和声明操作 实现激活功能 准备 当我们开始使用神经网络时，我们会定期使用激活函数，因为激活函数是任何神经网络的强制性部分。 激活功能的目标是调整重量和偏差。 在TensorFlow中，激活函数是对张量起作用的非线性运算。 它们是以类似于以前的数学运算的方式运行的函数。 激
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
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。
来源：机器之心 本文长度为4498字，建议阅读8分钟 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。 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
导语：此文编译自FCC（FreeCodeCamp），作者为Déborah Mesquita，该作者利用神经网络和TensorFlow进行了机器文本分类，并提出了一种新颖的学习方法——宏观分析。机器人圈希望通过此文对圈友开始机器学习的探索之路有所帮助，文章略长，请耐心阅读并收藏 。我们附上了此实例最终代码的GitHub链接，供圈友学习使用。 开发人员经常说，如果你想要着手机器学习，你就应该首先学习算法是如何运行的。但是我的经验告诉我并不需要如此。 我认为，你应该首先能够宏观了解：这个应用程序是如何运行的。一
选自Medium 作者：DeviceHive 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。 简介 有很多不同的项目和服务能够识别人类的语音，例如 Pocketsphinx、Google』s Speech API，等等。这些应用和服务能够以相当好的性能将人类的语音识别成文本，但是其中
前一篇文章讲解了Tensorboard可视化的基本用法，并绘制整个神经网络及训练、学习的参数变化情况。本篇文章将通过TensorFlow实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。本文主要结合作者之前的博客、AI经验和"莫烦大神"的视频介绍，后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。
作者 | 何之源 在学习TensorFlow的过程中，有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解。确实这一块官方的教程比较简略，网上也找不到什么合适的学习材料。今天这篇文章就以图片的形式，用最简单的语言，为大家详细解释一下TensorFlow的数据读取机制，文章的最后还会给出实战代码以供参考。 一、TensorFlow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是，什么是数据读取？以图像数据为例，读取数据的过程可以用下图来表示： 假设我们的硬盘中有一个图片数据集0001.jpg，0002.jpg，0003.jp
TensorFlow是一个基于Python和基于数据流编程的机器学习框架，由谷歌基于DistBelief进行研发，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用。2015年11月9日，TensorFlow依据Apache 2.0 开源协议开放源代码。
编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。同时结合TensorFlow原理，以及深度学习的部分知识，尽可能让读者通过学习本书做出实际项目和成果。 卷积神经网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号、
使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。
人工智能自从阿尔法狗大败李世石后就异常火爆，最近工作中需要探索AI在移动端的应用，趁着这个计划入门下深度学习吧。
我们今天要解决的问题是从MNIST数据集中分类手写数字，并且写一个简单的分类器，被认为是计算机视觉的Hello World。现在MNIST是一个多类别的分类问题。给出一个数字的图像，我们的工作将预测它是哪一个数字，我们使用Jputer Notebook编写相关代码。首先是介绍的内容的概述，展示如何下载数据集并可视化图像。接下来，我们将训练一个分类器，评估它，并用它来预测新的图像。然后我们将可视化分类器学习的权重获得对它如何在底层工作的直觉。让我们从安装TensorFlow开始，现在进入代码：
Data API还可以从现成的文件（比如CSV文件）、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件（支持大小可变的记录）读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式，基于Protocol Buffers（一个开源二进制格式）。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外，许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据，包括谷歌的BigQuery。
MNIST数据集是一个大型的手写数字识别数据集，由美国国家标准技术研究所（NIST）收集并公开提供。该数据集包含约70000张手写数字图像，每张图像都是28x28像素大小的，灰度模式。
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