此次省略300字，建议使用云计算平台如Kaggle Kernel/Google Codelab/Google Cloud 等
这是一个TensorFlow的系列文章，本文是第二篇，在这个系列中，你讲了解到机器学习的一些基本概念、TensorFlowa的使用，并能实际完成手写数字识别、图像分类、风格迁移等实战项目。 文章将尽量用平实的语言描述、少用公式、多用代码截图，总之这将是一份很赞的入门指南。欢迎分享/关注。 上一篇：《五分钟喝不完一杯咖啡，但五分钟可以入门TensorFlow》 今天将用TensorFlow实现一个手写数字识别功能，来展示TensorFlow如何用神经网络实现对图片的识别。google也为入门者提供了一个这样
编者按：本文接上期禅与奶罩识别艺术（上），作者 Kaiser，景略集智总经理，原文载于集智网专栏，雷锋网 AI 研习社已获授权。 过拟合/欠拟合 之前介绍了卷积提取边缘特征的基本原理，但这还远远不
一、背景介绍 MNIST之于CV犹如Lena之于图像处理，HelloWorld之于编程语言一般，是每个coder必不可少的初体验。Kaggle上有一个叫做NIPS Papers的公开数据集，收集了自1987至2017年以来NIPS会议上发表所有文章的题目、作者信息、摘要和正文数据。基于这个数据集的一个有趣的统计显示近四届（含2017年）NIPS会议论文最高引用的数据集竟然是MNIST，大约20%的文章都直接使用或者引用了MNIST的相关内容。MNIST已经20多岁了，甚至它本身用于信件分拣的实际用途也已不复
上次写了TensorFlow的快速入门资料，受到很多好评，读者强烈建议我出一个pytorch的快速入门路线，经过翻译和搜索网上资源，我推荐3份入门资料，希望对大家有所帮助。
这是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。
本节介绍的是Train/Val/Test部分的划分，合理的划分会有效地减少under-fitting和over-fitting现象。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章，希望对您有所帮助！
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。
本篇文章源自武博士，这篇文章在gitchat上原本收费，现在公开分享。 一. 引言
在前言中，已经提到经常使用深度学习的领域就是模式识别。编程初学者都是从打印“Hello World”开始，深度学习中我们则是从识别手写数字开始。 本章中，我会讲解如何在TensorFlow中一步步建立单层神经网络，这个建立的神经网络用来识别手写数字，它是基于TensorFlow官方新手指南中的一个例子改变而来。 根据本书的风格，在本例子中会简化一些概念与理论证明。 如果读者在读完本章后，有兴趣研究例子中相关的理论概念，建议读者去阅读神经网络与深度学习一书，该书同样可在网上获得，该书阐述了本例子中的一些深度理
本文通过介绍一个基于神经网络的多分类模型，对State Farm汽车保险公司的数据进行了分析。该模型使用了Kaggle上的数据集，并通过预处理、训练、校验等步骤，最终得到了一个具有86.3%准确率的模型。此外，还对最难区分的两种行为进行了进一步的分析。总体来说，该模型的效果较好，可以用于实际应用中进行汽车行为预测。
本文通过分析一个技术案例，介绍了如何使用深度学习技术解决图片分类问题。首先介绍了传统的机器学习方法，然后通过一个具体的例子展示了如何使用深度学习技术进行图片分类。文章还探讨了如何通过迁移学习来快速训练一个具有准确性的模型，并总结了实验的结果。
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
在机器学习领域和认知科学领域,人工神经网络(artificial neural network) 简称ann或类神经网络,一种放生物 神经网络的结构和功能的计算模型,用于对函数进行估计或近似.
来源：机械鸡（ID:jixieji2017） 本文长度为3216字，建议阅读6分钟 本文为你介绍八个短时间可以完成的趣味机器学习项目。 抽时间做项目是最好的一种投资方式，在项目中你会享受学习、保持积极性并能获得更快的进展。没有任何理论可以代替实践，虽然教材和课程能让你掌握一些基本原理，但在尝试应用时，你会发现具体操作起来比较困难。 因此项目有助于提高应用机器学习的技巧，此外在找工作中也会给自己增添一些筹码。 以下将具体介绍这八个项目，每个项目都能在一个周末完成，如果你喜欢的话，可以对其进行相关的扩展。
本文将简要介绍Keras的功能特点，使用Keras构建模型一般流程的6个步骤，以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
如果你曾经用神经网络来解决一个复杂的问题，你就会知道它们的尺寸可能非常巨大，包含数百万个参数。例如著名的BERT模型约有1亿1千万参数。
Softmax回归可以算是多分类问题logistic回归，它和神经网络的最大区别是没有隐含层。理论上只要隐含节点足够多，即时只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数，同时隐含层越多，越容易拟合复杂结构。为了拟合复杂函数需要的隐含节点的数目，基本上随着隐含层的数量增多呈指数下降的趋势，也就是说层数越多，神经网络所需要的隐含节点可以越少。层数越深，概念越抽象，需要背诵的知识点就越少。在实际应用中，深层神经网络会遇到许多困难，如过拟合、参数调试、梯度弥散等。
在机器学习领域有什么好的项目可以实操吗？有哪些经典小项目可以推荐学习呢？以下的项目将帮助你更好了解机器学习，步入AI领域的大门！
fashion MNIST数据集可以从Github获取。它包含10种类别的灰度图像，共7000个，每个图像的分辨率均为28x28px。下图以25张带有标签的图片向我们展示了该数据集中的数据。
教科书和课程会让你误以为精通，因为材料就在你面前。但当你尝试去应用它时，可能会发现它比看起来更难。而「项目」可帮助你快速提高应用的 ML 技能，同时让你有机会探索有趣的主题。
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。
“深度学习是一个基于赋予大型神经网络多层隐含的机器学习领域，以学习具有较强预测能力的特征。尽管深度学习技术是早期神经网络的后代，但它们利用无监督和半监督学习，结合复杂的优化技术，实现了最新的精确度。” 为了从训练样本中提取代表性特征，通常通过堆叠自编码器来构建深度神经网络，这是一种特殊类型的单层神经网络（Hinton and Salakhutdinov 2006）。自动编码器通过使用与训练实例和目标标签相同的未标记输入来训练。去噪自动编码器是通过随机破坏自编码器的输入矩阵来训练的。由于自动编码器不使用训
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
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
不管你学的是什么语言，第一个程序肯定是Hello World。 从在屏幕上打出这行字开始，你就进入了这个语言的世界。
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
基于TensorFlow2.x的框架，使用PYthon编程语言，实现对服装图像进行分类。
我不是一个机器学习专家，本来是一名软件工程师，与人工智能的互动很少。我一直渴望深入了解机器学习，但一直没有找到适合自己的入门方式。这就是为什么，当谷歌在2015年11月开源TensorFlow时，我非常兴奋，知道是时候开始学习之旅了。不想过于夸张，但对我来说，这就像是普罗米修斯从机器学习的奥林匹斯山上将火种赠予人类。在我脑海中，整个大数据领域，以及像Hadoop这样的技术，都得到了极大的加速，当谷歌研究人员发布他们的Map Reduce论文时。这一次不仅是论文，而是实际的软件，是他们在多年的发展之后所使用的内部工具。
未来，人工智能是生产力，是变革社会的主要技术力量之一。 掌握人工智能技术，需要从基础的机器学习算法开始学习，逐渐建立机器学习知识体系。
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）
前一篇文章介绍什么是过拟合，并采用droput解决神经网络中过拟合的问题，以TensorFlow和sklearn的load_digits为案例讲解；本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过TensorFlow编写CNN实现了MNIST分类学习案例。本专栏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人工智能应用。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
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
原作者：@JayAlammar 翻译：成江东 我不是一个机器学习专家，本来是一名软件工程师，与人工智能的互动很少。我一直渴望深入了解机器学习，但一直没有找到适合自己的入门方式。这就是为什么，当谷歌在2015年11月开源TensorFlow时，我非常兴奋，知道是时候开始学习之旅了。不想过于夸张，但对我来说，这就像是普罗米修斯从机器学习的奥林匹斯山上将火种赠予人类。在我脑海中，整个大数据领域，以及像Hadoop这样的技术，都得到了极大的加速，当谷歌研究人员发布他们的Map Reduce论文时。这一次不仅是论文，而是实际的软件，是他们在多年的发展之后所使用的内部工具。
Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF这个项目对中文版《动手学深度学习》中的代码进行整理，并参考一些优秀的GitHub项目给出基于PyTorch的实现方法。为了方便阅读，本项目给出全书PyTorch版的PDF版本。欢迎大家Download，Star，Fork。除了原书内容外，我还为每一章增加了本章附录，用于对该章节中用到的函数以及数学计算加以详细说明，除此之外还增加了语义分割网络（U-Net）的实现，是目前全网最完整的版本。
如果你正在读这篇文章，你可能接触过神经网络和TensorFlow，但是你可能会对与深度学习相关的各种术语感到有点畏缩，这些术语经常在许多技术介绍中被掩盖或未被解释。本文将深入介绍TensorFlow 2.0的初学者教程，从而让大家对其中的一些主题有所了解。
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，
要说2017年什么技术最火爆，无疑是google领衔的深度学习开源框架Tensorflow。本文简述一下深度学习的入门例子MNIST。
详细介绍了卷积神经网络 LeNet-5 的理论部分。今天我们将使用 Pytorch 来实现 LeNet-5 模型，并用它来解决 MNIST数据集的识别。
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
介绍 2 个非常接地气的 Github 开源项目，都是基于 TensorFlow 框架开发的，通过练习这些项目，能很快提升使用 TF 的能力，同时加深理解常用的神经网络结构。
Spektral 是一个基于 Keras API 和 TensorFlow 2，用于图深度学习的开源 Python 库。该项目的主要目的是提供一个简单但又不失灵活性的图神经网络（graph neural networks，GNNs) 框架。
机器之心整理 参与：路雪、蒋思源 2017年，人工智能技术出现了很多新的技术和发展，在这一年中机器之心发布了很多教程类文章，有适合入门学习者的，有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的；有关于语言的，有关于框架的，有关于硬件配置的，甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多，你……看完了吗？ 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结，共分为 What 和 How 两大部分，在两大板块下又进行细分，目录如下： What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
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
多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。如图所示的隐藏层一共有5个隐藏单元。由于输入层不涉及计算，因此这个多层感知机的层数为2。如图所示的多层感知机中的隐藏层和输出层都是全连接层。
就像我们在学习一门编程语言时总喜欢把“Hello World！”作为入门的示例代码一样，MNIST手写数字识别问题就像是深度学习的“Hello World！”。通过这个例子，我们将了解如何将数据转化为神经网络所需要的数据格式，以及如何使用TensorFlow搭建简单的单层和多层的神经网络。
编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 这篇推文介绍 PaddlePaddle C-API 整体使用流程 1 使用流程 使用 C-API 的工作流程如图1所示，分为（1）准备预测模型和（
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