TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
我们有一组 10 秒短视频组成的数据集，视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面，进行理解，然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
关于深度学习，每个人都有自己的看法。有人说就是炼丹，得个准确率召回率什么的，拿到实际中，问问为什么，都答不上来。各种连代码都没写过的人，也纷纷表示这东西就是小孩堆积木，然后整个大功耗的服务器跑上几天，调调参数。然后每个实验室招生，都说自己是做什么深度学习，机器 学习，大数据分析的，以此来吸引学生。可是可是，他们实验室很可能连一块 GPU 都没有。 对于像我这样的渣渣来说，深度学习的乐趣不在于推导那么几个公式，而在于你在做情感分析的时候，RMSE小了，准确率高了；你在做机器翻译的时候，英文句子准确地变成了地地
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 转自1024深度学习 导语：本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。 第一步：给TF新手的教程指南 1：tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记： https://github.com/ay
本文主要介绍了如何通过 TensorFlow 和 Keras 在 Python 中实现一个简单的多层感知器（MLP）模型，并使用数据集对模型进行训练和评估。同时，还介绍了如何使用 TFLearn 的 built-in 操作和自定义操作来优化模型的训练过程。
本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码 第一步：给TF新手的教程指南 1：tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/ml_int
这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集。本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow。 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者。本教程还包含了笔记和带有注解的代码。 项目地址：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 教程索引 0 - 先决条件 机器学习入门： 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。 第一步：给TF新手的教程指南 1：tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/ml_
AI研习社按：在今年的谷歌开发者大会 I/O 2017 的讲座中，Keras 之父 Francois Chollet 被请出来向全世界的机器学习开发者进行一场对 Keras 的综合介绍以及实战示例。说起来，这个子小小的男人不但是畅销书 《Deep learning with Python》的作者，更在 Kaggle 的数据科学家中世界排名第 17 位（最高），堪称是青年 AI 工程师中的翘楚。也因此，在开发出 Keras 之后被谷歌挖走为 TensorFlow 背书。 作为号称是 TensorFlow 最好
关于深度学习，每个人都有自己的看法。有人说就是炼丹，得个准确率召回率什么的，拿到实际中，问问为什么，都答不上来。各种连代码都没写过的人，也纷纷表示这东西就是小孩堆积木，然后整个大功耗的服务器跑上几天，调调参数。然后每个实验室招生，都说自己是做什么深度学习，机器 学习，大数据分析的，以此来吸引学生。可是可是，他们实验室很可能连一块 GPU 都没有。 小时候，我把两个5号电池连在一块，然后用导线把正负极连起来，在正极的地方接个小灯泡，然后灯泡就亮了，这时候我就会高兴的不行。家里的电风扇坏了，把风扇拆开后发现里边
LSTM （Long Short Term Memory, 长短期神经网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN, Recurrent neural networks）。LSTM 能够通过更新单元状态来学习参数间的长期依赖关系，目前在机器翻译、语言识别等领域有着广泛应用。
在图像领域，最流行的 building block 大多以卷积网络为主。上一篇我们介绍了转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow实现图像分类网络SE_ResNeXt。卷积网络本质上依然是一个前馈网络，在神经网络基本单元中循环神经网络是建模序列问题最有力的工具， 有着非常重要的价值。自然语言天生是一个序列，在自然语言处理领域（Nature Language Processing，NLP）中，许多经典模型都基于循环神经网络单元。可以说自然语言处理领域是 RNN 的天下。
在mBreath Technologies担任数据科学家，在IIT Kharagpur担任高级研究学者。凭借我3年以上的数据科学，团队管理，业务发展，客户分析经验，以及5年以上的医疗保健领域经验，我相信我拥有将知识，驱动力和技术技能完美地添加到任何领域的经验 数据科学团队。
王新民 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 看图说话这种技能，我们人类在幼儿园时就掌握了，机器们前赴后继学了这么多年，也终于可以对图像进行最简单的描述。 O’reilly出版社和TensorFlow团队联合发布了一份教程，详细介绍了如何在Google的Show and Tell模型基础上，用Flickr30k数据集来训练一个图像描述生成器。模型的创建、训练和测试都基于TensorFlow。 如果你一时想不起O’reilly是什么，量子位很愿意帮你回忆： 好了，看教程： 准备工作 装好T
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、理解和生成自然语言。自然语言处理的发展历程经历了多个阶段，从最早的基于规则的方法到后来的统计学习和深度学习方法。本文将深入探讨自然语言处理的发展历程，结合实例演示，并提供详细的代码解释，同时介绍数据处理的关键步骤。
前一篇讲解了TensorFlow如何保存变量和神经网络参数，通过Saver保存神经网络，再通过Restore调用训练好的神经网络。本文将详细讲解循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的原理知识，并采用TensorFlow实现手写数字识别的RNN分类案例。
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
玩过图像分类的开发者不少，许多人或许对图像分割（image segmentation）也不陌生，但图像注解（image caption）的难度，无疑比前两者更进一步。 原因无他：利用神经网络来生成贴合
关于NLP的许多创新都是如何将上下文添加到单词向量中。常用的方法之一是使用递归神经网络。以下是递归神经网络的概念：
Pointer Network（为方便起见以下称为指针网络）是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 seq2seq的基础是一个LSTM编码器加上一个LSTM解码器。在机器翻译的语境中, 最常听到的是: 用一种语言造句, 编码器把它变成一个固定大小的陈述。解码器将他转换成一个句子, 可能和之前的句子长度不同。例如, “como estas？”-两个单词-将被翻译成 “how are you？
Pointer Network（为方便起见以下称为指针网络）是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。
图像标题生成器模型结合了计算机视觉和机器翻译的最新进展，利用神经网络生成现实的 图像标题。神经图像标题模型被训练，以最大限度地产生给定输入图像的字幕的可能性。并且可以用来生成新的图像描述。例如，下面是
接下来的示例来自TFLearn，这是一个为 TensorFlow 提供了简化的接口的库。里面有很多示例和预构建的运算和层。
AI科技评论按：本文刊载于 Oreilly，AI科技评论编译。 玩过图像分类的开发者不少，许多人或许对图像分割（image segmentation）也不陌生，但图像注解（image caption）的难度，无疑比前两者更进一步。 原因无他：利用神经网络来生成贴合实际的图像注释，需要结合最新的计算机视觉和机器翻译技术，缺一不可。对于为输入图像生成文字注解，训练神经图像注解模型能使其成功几率最大化，并能生成新奇的图像描述。举个例子，下图便是在 MS COCO 数据集上训练的神经图像注解生成器，所输出的潜在注解
本文介绍了基于LSTM的短视频分类方法，包括数据预处理、特征提取、模型训练和结果分析等步骤。实验结果表明，该方法在短视频分类中取得了较好的效果，能够准确识别不同的短视频类别。
深度学习算法中的门控循环单元（Gated Recurrent Units）：原理、应用与未来展望
TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
项目地址：https://github.com/MarkPKCollier/NeuralTuringMachine
作者：何之源 转载自知乎专栏：AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 这篇文章中，作者详细介绍了TensorFlow Time Series（TFTS）库的使用方法。主要包含数据读入、AR模型的训练、LSTM模型的训练三部分内容。内容翔实有趣，量子位转载分享给大家。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/Tensor
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识，也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能，本篇就将对如何利用tensorflow，在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务，若你对RNN及LSTM不甚了解，请移步上一篇数据科学学习手札39;
多分类也称为单标签问题，例如，我们为每个样本分配一个标签。名称中的"多"表示我们处理至少 3 个类，对于 2 个类，我们可以使用术语二进制分类(binary classification)。另一方面，多标签任务更为一般，允许我们为每个样本分配多个标签，而不仅仅是一样本一标签。
协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零、前言 一、TensorFlow 简介 二、回归 三、神经网络：感知器 四、卷积神经网络 五、高级卷积神经网络 六、循环神经网络 七、无监督学习 八、自编码器 九、强化学习 十、移动计算 十一、生成模型和 CapsNet
上次写了TensorFlow和PyTorch的快速入门资料，受到很多好评，读者强烈建议我再出一个keras的快速入门路线，经过翻译和搜索网上资源，我推荐4份入门资料，希望对大家有所帮助。
选自MiniMaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架，它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数。Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端（backend）引擎 Theano/TensorFlow；而不需要更改前端代码。 虽然谷歌的 TensorFlow 已广受
争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程： [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络
Lingvo 是世界语（Esperanto）中的一个单词，它表示「语言」的意思。这一命名展示了 Lingvo 框架的根源：它是由 TensorFlow 开发的通用深度学习框架，它重点关注自然语言处理相关的序列建模方法，包括机器翻译、语音识别和语音合成等。
上周写的文章《完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制》介绍了一下RNN的几种结构，今天就来聊一聊如何在TensorFlow中实现这些结构，这篇文章的主要内容为： 一个完整的、循序渐进的学习TensorFlow中RNN实现的方法。这个学习路径的曲线较为平缓，应该可以减少不少学习精力，帮助大家少走弯路。 一些可能会踩的坑 TensorFlow源码分析 一个Char RNN实现示例，可以用来写诗，生成歌词，甚至可以用来写网络小说！（项目地址：https://github.com/hzy
引言 学习一段时间的tensor flow之后，想找个项目试试手，然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例，这个星期就用tensorflow实现了一下，感觉和之前使用的theano还是
上周写的文章《完全图解 RNN、RNN 变体、Seq2Seq、Attention 机制》介绍了一下 RNN 的几种结构，今天就来聊一聊如何在 TensorFlow 中实现这些结构。这篇文章的主要内容为： 一个完整的、循序渐进的学习 TensorFlow 中 RNN 实现的方法。这个学习路径的曲线较为平缓，应该可以减少不少学习精力，帮助大家少走弯路。 一些可能会踩的坑 TensorFlow 源码分析 一个 Char RNN 实现示例，可以用来写诗，生成歌词，甚至可以用来写网络小说！（项目地址：https://
文本的entailment（蕴涵）是一个简单的逻辑练习，用来判断一个句子是否可以从另一个句子推断出来。承担了文本的entailment任务的计算机程序，试图将一个有序的句子分类为三个类别中的一种。第一类叫做“positive entailment”，当你用第一个句子来证明第二个句子是正确的时候就会出现。第二个类别，“negative entailment”，是positive entailment的反面。当第一个句子被用来否定第二个句子时，就会出现这种情况。最后，如果这两个句子没有关联，那么它们就被认为是“
在本课程中，我们将介绍神经网络的基础知识以及如何建立深度学习编程环境。 我们还将探讨神经网络的常见组件及其基本操作。 我们将通过探索使用 TensorFlow 创建的训练有素的神经网络来结束本课程。
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。
击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调整你的移动步伐，最终在观众的掌声中抓到它。无论是在听完朋友的话语还是早餐时预测咖啡的味道，你时刻在做的事就是在预测未来。在本章中，我们将讨论循环神经网络 -- 一类预测未来的网络（当然，是到目前为止）。它们可以分析时间序列数据，诸如股票价格，并告诉你什么时候买入和卖出。在自动驾驶系统中，他们可以预测行车轨迹，避免发生交通意外。更一般地说，它们可在任意长度的序列上工作，而不是截止目前我们讨论的只能在固定长度的输入上工作的网络。举个例子，它们可以把语句，文件，以及语音范本作为输入，使得它们在诸如自动翻译，语音到文本或者情感分析（例如，读取电影评论并提取评论者关于该电影的感觉）的自然语言处理系统中极为有用。
【新智元导读】谷歌首席科学家、谷歌大脑技术负责人Vincent Vanhoucke在Udacity开了一门深度学习课程，讲解在机器学习和深度学习实践应用中最关键的概念和动手实践任务，并且完全免费。Vincent Vanhoucke表示，这门新课程面向哪些渴望在现实世界中尝试深度学习，但还没能找着门道的人，包括寻找具体的解决方案来解决具体的问题的工程师，希望快速了解这个领域的本科生或研究生，希望在某一个研究问题上立刻开始编码的程序员，等等。本文带来课程介绍。 机器学习是发展最快，最令人兴奋的领域之一，而深度学
选自GitHub 机器之心编译 参与：路雪 这套资源可以通过示例让你轻松学习 TensorFlow。至于可读性，它可以作为包括笔记本和注释的源代码教程，适合想寻找清晰准确的 TensorFlow 示例的初学者。除了传统的「原始」TensorFlow 实现之外，你还可以找到最新的 TensorFlow API 实践（如层、估计器、数据集等）。 链接：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 最近一次更新（2017.08.27）：本教程推荐使用 T
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