谷歌的AI技术独步天下，从即将商业化运营的无人驾驶汽车Waymo，到天下无敌的围棋大师AlphaGo，再到以假乱真的电话助理Duplex…
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
【导读】前些日子，大家都知道，Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。 基于TensorFlow的机
本译文自Déborah Mesquita在https://medium.freecodecamp.org发表的Big Picture Machine Learning: Classifying Text with Neural Networks and TensorFlow ，文中版权、图像代码等数据均归作者所有。为了本土化，翻译内容略作修改。 开发人员常说，如果你想开始机器学习，你应该先学习算法是如何工作的。但是我的经验表明并不是这样子。 我说你应该首先能够看到大局：应用程序是如何工作的。一旦你了解了这一
来源：thehive.ai 作者：Hive机器学习工程师Ryan 编译：费欣欣 【新智元导读】神经网络在进行图像分类时如何做决策？The Hive的机器学习工程师利用开源的grad-cam项目，预测神
该文章介绍了如何使用深度学习将文本分类为三个类别。首先，作者介绍了神经网络的基础知识和架构，然后提供了实现文本分类的代码示例。文章使用了MNIST数据集进行训练和测试，并使用不同的超参数进行优化。最后，作者评估了模型的性能，并提供了示例输出。"
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从我们见到的各种图像识别软件来看，机器似乎能认出人脸、猫、狗、花草、各种汽车等等日常生活中出现的物体，但实际上，这有一个前提：你要用这些类别的图像，对它进行过训练。 确切地说，该叫它“图像分类”。 建立一个图像分类器并不复杂，技术博客Source Dexter上最近发表的一篇文章，介绍了该如何快速用TensorFlow实现图像分类。 以下是量子位节选自这篇文章的内容： 在进入正题之前，我们先讲一些基本概念。 图像分类是怎样实现的？ 向一个训练过
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分，从智能手机到家用电器，几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展，将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状，以及神经网络在边缘设备上的应用。
分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。分类问题希望解决的将不同的样本分到事先定义好的类别中。
来源商业新知网，原标题：MIT高赞深度学习教程：一文看懂CNN、RNN等7种范例（TensorFlow教程）
选自Medium 作者：Sagar Howal 机器之心编译 参与：路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
在很多情况下，可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢？举一个简单的例子：假设你正在训练一个网络模型，该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。但是训练数据中只有 50 个持有武器的视频，而有 1000 个没有持有武器的视频。如果使用这个数据集完成训练的话，模型肯定倾向于预测视频中没有持有武器。针对这个问题，可以做一些事情来解决：
编者按：本文源自一位数据科学开发者的个人博客，主要面对初学者用户，AI 研习社编译。另外，关于 TensorFlow 和 DNN 的更多深度内容，欢迎大家在文末了解即将于 25 日开班的培训课程，今天可是早鸟票折扣的最后一天哦~ 许多开发者向新手建议：如果你想要入门机器学习，就必须先了解一些关键算法的工作原理，然后再开始动手实践。但我不这么认为。 我觉得实践高于理论，新手首先要做的是了解整个模型的工作流程，数据大致是怎样流动的，经过了哪些关键的结点，最后的结果在哪里获取，并立即开始动手实践，构建自己的机器学
许多开发者向新手建议：如果你想要入门机器学习，就必须先了解一些关键算法的工作原理，然后再开始动手实践。但我不这么认为。 我觉得实践高于理论，新手首先要做的是了解整个模型的工作流程，数据大致是怎样流动的，经过了哪些关键的结点，最后的结果在哪里获取，并立即开始动手实践，构建自己的机器学习模型。至于算法和函数内部的实现机制，可以等了解整个流程之后，在实践中进行更深入的学习和掌握。 在本文中，我们将利用 TensorFlow 实现一个基于深度神经网络（DNN）的文本分类模型，希望对各位初学者有所帮助。 下面是正式的
对于学习数据科学的同学来说，从头开始实现神经网络，会让你理解很多有趣的东西。但是，我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法，除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说，使用易于使用的开源深度学习框架，我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。
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
本文是对tensorflow官方入门教程的学习和翻译，展示了创建一个基础的神经网络模型来解决图像分类问题的过程。具体步骤如下
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛用于深度学习和人工智能项目。本教程将带你逐步了解如何使用TensorFlow构建一个简单的神经网络，并训练它以进行基本的图像分类任务。在本教程中，我们将介绍TensorFlow的基本概念、构建神经网络的步骤以及如何进行模型训练和评估。
本文介绍了TensorFlow R1.2版本的安装、使用、发展、教程和资源等方面的内容。
一种方式去使用TensorFlow做正则是加合适的正则项到损失函数，当一层的时候，可以如下定义：
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。
项目地址：https://github.com/WillKoehrsen/wikipedia-data-science/blob/master/notebooks/Book%20Recommendation%20System.ipynb
本文主要介绍了理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用，说明了其在多分类问题中的重要性，并通过举例进行说明。最后，在TensorFlow中实现了交叉熵损失函数的计算，并进行了实例化应用。
TensorFlow是谷歌研发的开源框架。本讲座介绍了如何使用TensorFlow创建深度学习应用程序，以及与其他Python机器学习库进行比较。 我叫Ian Lewis，我是谷歌云平台团队的开发者大
神经网络具有很强的学习能力和自适应自组织能力，而且随着隐含层的数量增大学习能力也将变得更强，因此目前很多场景都使用神经网络，比如深度学习，我们更熟悉的就是阿法狗。
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
AI科技评论按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。 因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。在这篇文章中，作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少！AI科技评论对全文进行编译，未经许可不得转载。 关于前两部分
TensorFlow是世界上最流行的开源机器学习框架。在2017年谷歌开发者大会欧洲站中，Andrew Gasparovic介绍了TensorFlow以及发展的最新成果。他还介绍了一些例子，演示了如何在谷歌和现实问题中使用TensorFlow。 什么是GDD？ 谷歌开发者大会(Google Developer Day)是一个年度性的、在世界范围内的举办的、由众多讲座课程组成的技术教育和产品信息分享大会。 演讲者 Andrew Gasparovic 在谷歌研究院欧洲,机器智能部门。飞行员，跑步者，bloopm
以前，吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识，虽然也会有动手实验，但它们主要是为了帮助理解。在这一份 Coursera 新课中，吴恩达与谷歌大脑的 Laurence Moroney 从实践出发介绍了使用 TensorFlow 的正确姿态。
在前面的章节，我们讨论了各种JavaScript概念和运行在浏览器上的各种深度学习框架。在本章中，我们将所有的知识付诸于实践，证明该技术的潜力。
从本章起，我们将正式开始介绍神经网络模型，以及学习如何使用TensorFlow实现深度学习算法。人工神经网络（简称神经网络）在一定程度上受到了生物学的启发，期望通过一定的拓扑结构来模拟生物的神经系统，是一种主要的连接主义模型（人工智能三大主义：符号主义、连接主义和行为主义）。本章我们将从最简单的神经网络模型感知器模型开始介绍，首先了解一下感知器模型（单层神经网络）能够解决什么样的问题，以及它所存在的局限性。为了克服单层神经网络的局限性，我们必须拓展到多层神经网络，围绕多层神经网络我们会进一步介绍激活函数以及反向传播算法等。本章的内容是深度学习的基础，对于理解后续章节的内容非常重要。
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：Getting Started with Deep Learning: A REVIEW OF AVAILABLE TOOLS 作者： MATTHEW RUBASHKIN 翻译：冯斌 【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具，对于想进行深度学习开发的团队来说，可以参考一二。以下为译文： 在硅谷数据科学公司里，我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收集数据、创建模型，评估模型的技术路线。然而，当开发者研究什么技术可应用时，却找不到一个简明的可供参考的总结材料来开始一个新
结合不同机器学习模型预测的集成学习在神经网络中得到广泛使用以获得最优性能，它从其悠久历史和理论保证中受益良多，从而在 Netflix Prize 和多项 Kaggle 竞赛等挑战赛中取得胜利。但是，因其训练时间长、机器学习模型的选择要求领域专业知识，它们在实践中并不那么常用。而随着算力、深度学习专用硬件（如 TPU）的发展，机器学习模型将越来越大，集成技术也将越发重要。现在，想象一个工具，它能够自动搜索神经架构，学习将最好的神经架构集成起来构建高质量模型。
【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具，对于想进行深度学习开发的团队来说，可以参考一二。以下为译文： 在硅谷数据科学公司里，我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收
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。
深度学习是机器学习领域中备受关注的分支，其核心在于神经网络。本文将更深入地探讨神经网络结构、优化算法以及损失函数，为读者提供对深度学习基础概念的深入理解。
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
作者 | AI小昕 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了神经网络在实战过程中的构建与调节方式。主欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。点击公众号下方文
---- CS224d－Day 1: 要开始系统地学习 NLP 课程 cs224d，今天先来一个课程概览。 课程一共有16节，先对每一节中提到的模型，算法，工具有个总体的认识，知道都有什么，以及它们可以做些什么事情。 ---- 简介： 1. Intro to NLP and Deep Learning NLP： Natural Language Processing (自然语言处理)的目的，就是让计算机能‘懂得’人类对它‘说’的话，然后去执行一些指定的任务。 这些任务有什么呢？ Easy: • S
原文链接：https://juejin.im/post/5d46816e51882560b9544ac1
前言 tensorflow中文社区对官方文档进行了完整翻译。鉴于官方更新不少内容，而现有的翻译基本上都已过时。故本人对更新后文档进行翻译工作，纰漏之处请大家指正。（如需了解其他方面知识，可参阅以下Tensorflow系列文章）。 深入MNIST TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。在本教程中，通过为MNIST构建一个深度卷积神经网络的分类器，我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤。 这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNI
本文介绍一款有趣的入门工具，可以在线（网页端）直接搭建简易的网络并可视化整个训练的过程！
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