上期我们一起学习了 深度学习三人行(第3期)---- TensorFlow从DNN入手 简单的介绍了ANN(人工神经网络），并训练了我们第一个DNN(深度神经网络)，但是一个非常浅的DNN，只有两个隐藏层。如果你需要解决一个非常复杂的问题，比如在高分辨率的图像中分辨不上百种不同类型的实体对象，这时候你就需要训练一个更深的DNN来完成，可能是10层，并且每层会包含上百个神经元，并由上成千上百个连接器组成。这时候你将面临如下问题： 你将面临非常诡异的梯度消失或爆炸，这会直接影响DNN的构建并且导致浅层的网络非常
随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛，很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。本文介绍了TensorFlow 基础，包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
科学家们进行试错程序，这些试验多次导致科学突破。同样基础研究提供了开发大规模人工智能系统的理论见解，从而减少了所需的试错量，并且非常具有成本效益。
机器之心编译 参与：张倩、刘晓坤 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛，很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。而在昨天机器之心发起的框架投票中，2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架，是所有框架中使用率最高的。但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本，因此也阻挡了很多准备入坑的初学者。本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程，旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握 TensorFlow 的编程
这一系列教程分为 6 部分，从为什么选择 TensorFlow 到卷积神经网络的实现，介绍了初学者所需要的技能。机器之心在本文介绍了 PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架的优缺点及 TensorFlow 基础，包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
1）整个模型保存到一个文件中，其中包含权重值，模型配置以及优化器的配置，这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态进行训练，而无需访问原始代码 2）在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用，您可以在tensorflow.js中加载他们，然后在网络浏览器中训练和运行它们 3）keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式
随着计算机处理能力的提高，人工智能模型的训练时间并没有缩短，主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度，人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型，喂入越来越海量的数据，导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业，虽然CPU遵从摩尔定律，速度越来越快，但由于软件复杂度的提升，我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升，反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。
第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单：
选自Hackernoon 作者：Andrey Nikishaev 机器之心编译 参与：黄小天 近日，hackernoon 上出现了一篇题为《How to debug neural networks.
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。
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。
保存模型并不限于在训练之后，在训练之中也需要保存，因为TensorFlow训练模型时难免会出现中断的情况。我们自然希望能够将辛苦得到的中间参数保留下来，否则下次又要重新开始。这种在训练中保存模型，习惯上称之为保存检查点。
本文是一个通过模拟预测股票，教会大家如何动手操作TensorFlow的教程，结果不具有权威性。因为股票价格的实际预测是一项非常复杂的任务，尤其是像本文这种按分钟的预测。 导入并预处理数据 我们的团队从我们的抓取服务器中的数据并csv格式的保存。数据集包含n = 41266分钟的数据，从2017年4月到8月，500只股票，以及标准普尔500指数成份股。指数和股票以宽格式排列。 数据集：http://files.statworx.com/sp500.zip # Import data data= pd.read
对CIFAR-10数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别：
如果你玩过电子游戏，你就会明白为什么检查点（chekpoint）是有用的了。举个例子，有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
作者 | Hannes Knobloch 来源 | codeingschool 编辑 | 代码医生团队 可以在GitHub上找到这个项目的源代码： https://github.com/dsr-18/
预测有两个主要的信息源： 局部特征。我们看到一个趋势时，希望它会继续（自回归模型）朝这个趋势发展；看到流量峰值时，知道它将逐渐衰减（滑动平均模型）；看到假期交通流量增加，就知道以后的假期也会出现流量增加（季节模型）。
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
【新智元导读】文本将介绍一些 TensorFlow 的操作技巧，旨在提高你的模型性能和训练水平。文章将从预处理和输入管道开始，覆盖图、调试和性能优化的问题。 预处理和输入管道 保持预处理干净简洁 训练一个相对简单的模型也需要很长时间？检查一下你的预处理！任何麻烦的预处理（比如将数据转换成神经网络的输入），都会显著降低你的推理速度。对于我个人来说，我会创建所谓的“距离地图”（distant map），也就是用于“深层交互对象选择”的灰度图像作为附加输入，使用自定义python函数。我的训练速度最高是每秒大约处
神经网络被用作深度学习的方法，深度学习是人工智能的许多子领域之一。它们大约在70年前首次提出，试图模拟人类大脑的工作方式，尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接，分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。以前，神经网络在他们能够模拟的神经元数量上受到限制，因此他们可以实现学习的复杂性。但近年来，由于硬件开发的进步，我们已经能够构建非常深的网络，并在大量数据集上训练它们以实现机器智能的突破。
MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会作为深度学习的入门样例。下面大致介绍这个数据集的基本情况，并介绍temsorflow对MNIST数据集做的封装。tensorflow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字。图片的大小都为28*28，且数字都会出现在图片的正中间。
文件中保存的仅仅是参数张量的数值，没有其他的结构参数，需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据，一般在拥有源文件的情况下使用。
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
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。
前馈神经网络不考虑数据之间的关联性，网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际问题的时候我们发现，现实问题中存在着很多序列型的数据，例如文本、语音以及视频等。这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的，既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外，还与之前某一时刻或某几个时刻的输出相关。而前馈神经网络并不能处理好这种关联性，因为它没有记忆能力，所以前面时刻的输出不能传递到后面的时刻。
选自GitHub 作者：Artur Suilin 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪、黄小天 近日，Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案。他们不仅公开了所有的实现代码，同时还详细解释了实现的模型与经验。机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验，更详细的代码请查看 GitHub 项目。 GitHub 项目地址：https://github.com/Arturus/kaggle-web-traffic 下面我们将简要介绍 Artur Suilin 如何修正
作者｜Florian Courtial 译者｜Debra 编辑｜Emily AI 前线导读：训练神经网络是一件十分复杂，难度非常大的工作，有没有可能让训练的过程简单便利一些呢？有人突发奇想，尝试仅仅使用 TensorFlow C ++ 来进行这项工作。这样做的效果如何呢？我们来看看 Florian Courtial 用 TensorFlow C ++ 构建 DNN 框架的示例来了解一下吧。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”，（ID：ai-front） 正如你所知，TensorFlow（TF）的
在人工智能研究的大潮中，如何模拟人类对于静态或动态目标的有效识别预测一直是研究热点，通过智能技术实现对于目标特征的学习并对特定目标进行快速识别，预测得出目标识别概率，实现基于深度学习模型在复杂背景、不确定外部干扰下的高精度、实时识别目标，能够保持或者优于有丰富经验人员的识别效果。
计算机视觉是理解或操纵图像和视频的科学。 计算机视觉具有许多应用，包括自动驾驶，工业检查和增强现实。 深度学习在计算机视觉中的使用可以分为多个类别：图像和视频中的分类，检测，分割和生成。 在本书中，您将学习如何为计算机视觉应用训练深度学习模型并将其部署在多个平台上。 我们将在本书中使用 TensorFlow，这是一个用于深入学习的流行 python 库，用于示例。 在本章中，我们将介绍以下主题：
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
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
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
TensorFlow 是 Google 创建的开源软件库，可让您构建和执行数据流图以进行数值计算。 在这些图中，每个节点表示要执行的某些计算或功能，连接节点的图边表示它们之间流动的数据。 在 TensorFlow 中，数据是称为张量的多维数组。 张量围绕图流动，因此命名为 TensorFlow。
在Tensorflow中，无论是占位符还是变量，它们实际上都是Tensor，从Tensorflow的名字中，就可以看出Tensor在整个系统中处于核心地位。Tensorflow中的Tensor并不是具体的数值，只是一些我们希望Tensorflow系统计算的节点。
上一期，我们一起学习了TensorFlow的基础知识，以及其在线性回归上的初体验，该期我们继续学习TensorFlow方面的相关知识。学习的路上，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下： 梯度下降TF实战 模型保存和恢复 TensorBoard可视化 模块与共享变量 一. 梯度下降TF实战 这里我们一起看下TensorFlow在梯度下降中的使用，通过TensorFlow来寻找使得损失函数最小化的系数，我们之前一起学过梯度下降方面的知识，这里不在赘述，可公众号回复“机器学习”进行查看。这里，我们从直接计算和
它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
在本部分中，我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能，并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
欢迎使用《深度学习快速参考》！ 在本书中，我将尝试使需要解决深度学习问题的数据科学家，机器学习工程师和软件工程师更容易使用，实用和使用深度学习技术。 如果您想训练自己的深度神经网络并且陷入困境，那么本指南很有可能会有所帮助。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
1. loss是整体网络进行优化的目标， 是需要参与到优化运算，更新权值W的过程的
深度学习发展势头迅猛，但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePaddle、DSSTNE、DyNet、BigDL、Neon 等等。
1.本文为基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口；关于Keras接口实现深度学习回归，请看这里： https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114016531。
如果你从事软件开发，你就会知道 Bug 是生活的一部分。当你开始你的项目时，Bug 就可能存在，当你把你的产品交付给客户时，Bug 也可能存在。在过去的几十年中，软件开发社区已经开发了许多的技术工具、IDE、代码库等来帮助开发者尽早地发现 Bug，以避免在产品交付的时候仍旧存在 Bug。
模型优化工具包是一套先进的技术工具包，可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型。自推出该工具包以来， 我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性
机器之心原创 作者：吴攀、李亚洲 当地时间 3 月 8 日-10 日，Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行。谷歌在本次大会上正式宣布了对数据科学社区 Kaggle 的收购并宣布了多个重量级云 API。机器之心作为受邀媒体也在第一时间从现场发回了报道：《现场直击 | 李飞飞首度亮相谷歌云大会：发布全新 API，解读 AI 民主化》和《现场直击 | 谷歌云大会最后一天解读开放性：从 TensorFlow 开源到开放云平台》。而作为开发者，最关心的则莫过于本次大会中各种更加详细和专一的
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