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,
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
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
本文介绍了如何用深度学习实现王者荣耀的英雄识别。首先介绍了传统的英雄识别方法,然后介绍了使用CNN提取特征进行识别的方法。最后,介绍了一种使用LSTM进行序列标注的方法。
在文章(TensorFlow实战:SoftMax手写体MNIST识别(Python完整源码))中,我们MNIST手写体识别数据集,使用TensorFlow构建了一个softMAX多分类器,达到了91%的正确率,相比人类98%的识别率,这实在是天糟糕了。为此,本文实现一个稍微复杂的模型:卷积神经网络来改善对MNIST的识别率,这将会达到大概99.2%的准确率。下面让我们一步步的实现该模型,具体的Python源码已上传至我的GitHub:https://github.com/ml365/softmax_mnis
本文的主要目的是教会大家运用google开源的深度学习框架tensorflow来实现手写体数字识别,给出两种模型,一种是利用机器学习中的softmax regression作分类器,另一种将是搭建一个深度神经网络以达到99%正确率的手写体数字识别模型。 其次,理解tensorflow工作流程和运行机制。最后,也会让大家了解一下深度神经网络的搭建过程。
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。
李林 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库:Tangent。 和现有的机器学习库不同,Tangen
MNIST机器学习入门 博文 ID:机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上
参考博客:https://blog.csdn.net/u012871279/article/details/78037984 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 目前人工智能神经网络已经成为非常火的一门技术,今天就用tensorflow来实现神经网络的第一块敲门砖。 首先先分模块解释代码。 1.先导入模块,若没有tensorflow还需去网上下载,这里使用mnist训练集来训练,进行手写数字的识别。 from tensorflo
1、Why TensorFlow? 网上有关介绍太多了,我就不多说了,这里主要注重使用。 Intro.PNG github.PNG 2、Programing model 2.1.Big Idea 将数
机器之心整理 参与:蒋思源 这是一套香港科技大学发布的极简 TensorFlow 入门教程,三天全套幻灯片教程已被分享到 Google Drive。机器之心将简要介绍该教程并借此梳理 TensorFlow 的入门概念与实现。 该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念,而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。首先我们将学到如何安装 TensorFlow,其实我们感觉 TensorFlow 环境配置还是相当便捷的,基本上按照官网的教程就能完成安装。随后就从「Hello TensorFlo
该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念,而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。首先我们将学到如何安装 TensorFlow,其实我们感觉 TensorFlow 环境配置还是相当便捷的,基本上按照官网的教程就能完成安装。随后就从「Hello TensorFlow」开始依次讲解计算图、占位符、张量等基本概念。
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
1.TensorFlow 系统架构: 分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API 层、应用层。其中设备层和网络层、数据操作层、图计算层是 TensorFlow 的核心层。 2.TensorFlow 设计理念: (1)将图的定义和图的运行完全分开。TensorFlow 完全采用符号式编程。 符号式计算一般是先定义各种变量,然后建立一个数据流图,在数据流图中规定各个变量之间的计算关系,最后需要对数据流图进行编译,此时的数据流图还是一个空壳,里面没有任何实际数据,只有把需要的输入放进去后,才能在
目标:搭建神经网络,总结搭建八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN: 用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。 2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组(列表),用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量,表示一个单独的数; 举例 S=123 1 阶张量称作向量,表示一个一维数组; 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵,表示一个二维数组,它可以有 i 行 j 列个元素,每个元素可以用行号和列号共同索引到; 举例 m=
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
人们可以使用TensorFlow的所有高级工具如tf.contrib.learn和Keras,能够用少量代码轻易的建立一个卷积神经网络。但是通常在这种高级应用中,你不能访问代码中的部分内容,对深层次的原理缺乏理解。 在本教程中,我将介绍如何从零开始使用底层的TensorFlow构建卷积神经网络,并使用TensorBoard可视化我们的函数图像和网络性能。本教程需要你了解神经网络的一些基础知识。在整篇文章中,我还将把卷积神经网络的每一步都分解为绝对的基础知识,以便你可以充分理解图中每一步发生的情况。通过从头开
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