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
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
人工智能、机器学习和深度学习 在介绍TensorFlow(以下简称为TF)之前,我们首先了解一下相关背景。 TF是一种机器学习框架,而机器学习经常和人工智能,深度学习联系在一起,那么三者到底是什么关系呢? 简单来讲三者可以理解为包含于被包含的关系。其中最大的是人工智能(以下简称为AI),AI最早起源于1956年的达特茅斯会议,当时AI的几位先驱在会上展示了最早的AI程序:Logic Theorist,能够自动推导数学原理第二章前52个定理中的38个,甚至其中一个定理的证明过程比书中给出的还要优
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
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
对于mnist数据集,具体的一些介绍我这里就不搬运过来了,这里我直接说我们如何在TensorFlow上使用mnist数据集.
大家好,在这一篇文章中,我们将做以下的三件事: 1:介绍mnist数据集的使用 2:创建模型,并且保存模型 3:在测试集中使用保存的模型进行检测 一:介绍mnist数据集的使用 对于mnist数据集,具体的一些介绍我这里就不搬运过来了,这里我直接说我们如何在TensorFlow上使用mnist数据集. 在我们将mnist数据集准备喂入神经网络时,我们需要提前对数据集进行处理,因为数据集的大小是28*28像素,我们就将每张图片处理成长度784的一维数组,将这个数组作为神经网络的训练特征喂入神经网络. 举个例子
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。
使用TensorFlow甄别图片中的时尚单品 MNIST数据集是一个经典的机器学习数据集,该数据集由像素大小28*28的手写数字图片构成,每一个图片都由该图片对应的数字标记,经常用于实现用机器学习模型识别其中的数字来完成对机器学习算法的性能对标。 本例并没有直接使用MNIST数据集,为了使我们的实现更有趣一点,我们采用了Zalando发布的fashion-mnist数据集。该数据集与MNIST格式一致,但数字被换成了10个种类的挎包、服饰、鞋子。 以下是Jupyter Notebook中的整
图片发自简书App MNIST: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST机器学习入门:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html iOS MNIST: https://academy.realm.io/posts/brett-koonce-cnns-swift-metal-swift-language-user-group-2017/ 如果你是机器学习领域的新手, 我们推荐你从这里开始,通
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,
本文介绍了TensorFlow的基础知识,并通过多个示例来演示了如何使用TensorFlow来解决不同的机器学习问题。其中包括线性回归、支持向量机、最近邻方法、神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。文章还介绍了TensorFlow的高级用法,包括生产环境、多GPU和多节点设置等。
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
选自GitHub 机器之心编译 参与:刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集,本文详细介绍了实现过程。 长短期记忆(LSTM)是目前循环神经网络最普遍使用的类型,在处理时间序列数据时使用最为频繁。关于 LSTM 的更加深刻的洞察可以看看这篇优秀的博客:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/。 我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 Tenso
一、人工智能和新科技革命 2017年围棋界发生了一件比较重要事,Master(Alphago)以60连胜横扫天下,击败各路世界冠军,人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”,如今,这座堡垒也随之成为过去。从2016年三月份AlphaGo击败李世石开始,AI全面进入我们大众的视野,对于它的讨论变得更为火热起来,整个业界普遍认为,它很可能带来下一次科技革命,并且,在未来可预见的10多年里,深刻得改变我们的生活。 其实,AI除了可以做我们熟知的人脸、语音等识别之外,它
导语 2016年,继虚拟现实(VR)之后,人工智能(AI)的概念全面进入大众的视野。谷歌,微软,IBM等科技巨头纷纷重点布局,AI 貌似将成为互联网的下一个风口。 很多开发同学,对人工智能非常感兴趣,确不知从何入手进行学习,精神哥也同样被这个问题困扰。直至看见汉彬同学的这篇文章,豁然开朗,让我坚定地迈出了成为“AI 工程师”的第一步! 本文来自:腾讯QQ会员技术团队 微信公众号:小时光茶社 一、人工智能和新科技革命 2017年,围棋界发生了一件比较重大的事,Master(AlphaGo)以60连胜横扫天下,
一、人工智能和新科技革命 2017年围棋界发生了一件比较重要事,Master(Alphago)以60连胜横扫天下,击败各路世界冠军,人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人
本文介绍了如何使用 TensorFlow-3.0 和 Keras 在 Python 中构建一个简单的全连接神经网络,用于 MNIST 手写数字识别任务。首先,作者介绍了如何下载和安装 TensorFlow-3.0 和 Keras,然后描述了如何使用两个隐藏层实现一个具有 128 个神经元和 10 个输出节点的全连接神经网络。接下来,作者演示了如何将训练数据集划分为训练、验证和测试数据集,并使用交叉熵损失函数和梯度下降优化器进行训练。最后,作者使用测试数据集评估了模型的准确率。整个代码的 GitHub 地址为 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist。
今天继续看 TensorFlow Mechanics 101: https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/mechanics 完整版教程可以看中文版tutorial: http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_tf.html 这一节讲了使用 MNIST 数据集训练并评估一个简易前馈神经网络(feed-forward neural network) input,outp
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