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
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
在使用 TensorFlow 进行深度学习任务时，经常会遇到一些警告信息，其中之一就是 "WARNING:tensorflow:From"。这个警告信息通常出现在使用 tensorflow.contrib.learn.python.learn 模块中的 read_data_sets 函数时。本篇博客将介绍如何解决这个警告信息。
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。
预测燃油效率对于优化车辆性能和减少碳排放至关重要，这可以使用python库tensorflow进行预测。在本文中，我们将探讨如何利用流行的机器学习库 Tensorflow 的强大功能来使用 Python 预测燃油效率。通过基于 Auto MPG 数据集构建预测模型，我们可以准确估计车辆的燃油效率。让我们深入了解在 Python 中使用 Tensorflow 进行准确的燃油效率预测的过程。
随着深度学习领域日益渐火以及网络上的前沿文章铺天盖地地出现，人们很容易将深度学习视为是只对数学博士开放的高级领域——但本文要证明这种观点是错的。
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
本篇文章通过TensorFlow搭建最基础的全连接网络，使用MNIST数据集实现基础的模型训练和测试。
Object Detection with YOLO: Hands-on Tutorial - neptune.ai
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下： 数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。 估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型，不过，您也可以使用它们创建自己的自定义模型。 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。结合使用这些估算器，可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据： 我们的示例模型 为了探索这些功能，我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。完整
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下： 数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。 估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括
https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数，而不是程序员直接编写函数的技术)
LeNet-5是一个经典的卷积神经网络（CNN）算法，由Yann LeCun等人于1998年提出。它是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络，将深度学习引入到了计算机视觉领域。LeNet-5算法由七个网络层组成，其中包含了卷积层、池化层和全连接层，以及非线性激活函数等。
卷积神经网络 概念认识：https://cloud.tencent.com/developer/article/1822928
【导读】图像之间的风格迁移和翻译是近年来最受关注的人工智能研究方向之一，这个任务在具有趣味性的同时也是很有挑战的。相关的研究成果也层出不穷，有的甚至引起了全世界的广泛讨论。近日，中国香港科技大学、新泽西大学和 韩国大学等机构在 arXiv 上联合发表了一篇研究论文，提出了在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法StarGan，突破了传统的只能在两个图像领域转换的局限性。 ▌视频 ---- 视频内容 ▌详细内容 ---- 图像到图像转化的任务是将一个给定图像的特定方面改变
本文为大家介绍了如何使用Opencv，Keras/Tensorflow构建一个口罩检测模型，以及如何将该模型应用到图片和视频中。
随着人工智能和大数据的快速发展，机器学习和数据科学成为了炙手可热的领域。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，成为了开发机器学习和数据科学应用的首选语言。本文将介绍如何在Python中进行机器学习和数据科学开发，并提供代码示例。
在多标签分类问题中，训练集由实例组成，每个实例可以被分配有表示为一组目标标签的多个类别，并且任务是预测测试数据的标签集。例如：
通过使用深度学习实现分类问题的动手演练，如何绘制问题以及如何改善其结果，来了解TensorFlow的最新版本。
通过前面几篇文章，我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor，它们各显神通解决了很多实际问题（分布式计算技术MapReduce 详细解读，分布式计算技术之流计算Stream，打通实时数据处理）。
转眼学生生涯就结束了，在家待就业期间正好有一段空闲期，可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。
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我们将在本文中为您介绍如何使用 BigTransfer (BiT)。BiT 是一组预训练的图像模型：即便每个类只有少量样本，经迁移后也能够在新数据集上实现出色的性能。
TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。
微软和谷歌一直在积极研究用于训练深度神经网络的新框架，并且在最近将各自的成果开源——微软的PipeDream和谷歌的GPipe。
选自machinethink.net 机器之心编译 参与：赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前，你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具，TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日，独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程，并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程，请参阅机
在上篇文章《手把手教你开发人工智能微信小程序(3)：加载数据》中，我给大家演示了如何通过fetch加载网络数据并进行数据归范化，出于演示的目的，例子做了简化处理，本文中将给大家介绍一个稍微复杂一点的例子：手写数字识别。很多机器学习的教程都以手写数字识别作为上手的示例，我在之前的文章也写过几篇：
是用于普通物体识别的小型数据集，一共包含 10个类别 的 RGB彩色图片（包含：（飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车）。图片大小均为 3232像素*，数据集中一共有 50000 张训练图片和 1000 张测试图片。部分代码来自于tensorflow官方，以下表格列出了所需的官方代码。
文本分类是 NLP 中最常见的任务之一， 它可用于广泛的应用或者开发成程序，例如将用户反馈文本标记为某种类别，或者根据客户文本语言自动归类。另外向我们平时见到的邮件垃圾过滤器也是文本分类最熟悉的应用场景之一。
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
将类中的字段和 graph 中的 tensorflow 变量进行自动绑定，并且在不需要手动将变量从 graph 中取出的情况下进行重存，听起来有没有很炫酷？
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。
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。
本章将介绍一种与到目前为止所看到的模型稍有不同的模型。 到目前为止提供的所有模型都属于一种称为判别模型的模型。 判别模型旨在找到不同类别之间的界限。 他们对找到P(Y|X)-给定某些输入X的输出Y的概率感兴趣。 这是用于分类的自然概率分布，因为您通常要在给定一些输入X的情况下找到标签Y。
本文约1700字，建议阅读5分钟本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 全文链接：http://tecdat.cn/?p=25133 2017 年年中，R 推出了 Keras 包
回忆起我第一次接触人工智能的时候，我清楚地记得有些概念看起来是多么令人畏惧。阅读一个关于神经网络是什么的简单解释时，很容易阅读到的是一篇科学论文，其中每一句话都是一个包含很多你从未见过的符号的公式。虽然这些论文有着令人难以置信的洞察力和深度可以帮助你建立你的专业知识，但是开始写你的第一个神经网络其实比那些听起来容易得多！
众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。如今，随着机器学习和深度学习算法的不断迭代，计算机已经能够以非常高的精度，对捕获到的图像进行大规模的分类了。目前，此类先进算法的应用场景已经涵括到了包括：解读肺部扫描影像是否健康，通过移动设备进行面部识别，以及为零售商区分不同的消费对象类型等领域。
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。
文章目录 mnist数据集 简介 图片和标签 One-hot编码（独热编码） 神经网络的重要概念 输入（x）输出（y）、标签（label） 损失函数（loss function） 回归模型 学习速率 softmax激活函数 Tensorflow识别手写数字 构造网络 model.py 训练 train.py 验证准确率 train.py 主函数 train.py mnist数据集 简介 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片。在机器学习中的地位相当于Python入门的打印Hel
大家好，这是专栏《TensorFlow2.0》的第三篇文章，讲述如何使用TensorFlow2.0读取和使用自己的数据集。
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
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能，与 TensorFlow 1.x 的比较，惰性求值和急切执行之间的差异，架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。正如它的名字所表达的，这个库的目的是训练一个神经网络，它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
在本教程中，我将展示如何在Tensorflow中实现一个Word2Vec（Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理中）的skip-gram模型，为你正在使用的任何文本生成词向量，然后使用Tensorboard将它们可视化。 我在text8数据集上训练了一个skip-gram模型。然后，我用Tensorboard来设想这些Embedding，Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中，也就是把原先词所在空间嵌入到一个
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。 因此，雷锋网 AI 研习社联系到了 Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！ 雷锋字幕组为大家最新译制了Siraj深度学习系列，从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本学习
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