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。
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
本文主要讲解了在编写基于TensorFlow的应用过程中如何使用Eager Mode。内容主要包括
今天这个项目来自 Dimiter Kendri，是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
https://www.hackster.io/dhq/descriptive-ai-camera-41481e
基于Tensorflow的自然语言处理模型，为自然语言处理问题收集机器学习和Tensorflow深度学习模型，100%Jupeyter NoteBooks且内部代码极为简洁。
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。
本篇是后面用tensorflow做回归时的一个参照，忍不住要说的是sklearn真是简单好用，要不是他没有卷积cnn等时髦模型，真是不想用其他家的了。 经典的sklearn集成模型 结果： 真是又快又
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
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
地址：https://github.com/rasbt/deeplearning-models
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。
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
原文：Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
简介 还在开发中，它工作的效果还不好。但是你可以直接训练，并且运行。 包含预处理过的 twitter 英文数据集，训练，运行，工具代码，可以运行但是效果有待提高。 数据集 Twitter 数据集:
Tensorflow在深度学习模型研究中起到了很大的促进作用，灵活的框架免去了研究人员、开发者大量的自动求导代码工作。本文总结一下常用的模型代码和工程化需要的代码。有需求的同学收藏一下，以便日后查阅。
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。
深度学习中绕不开的便是对算法框架的实际使用了。如果没有娴熟的工程实践能力，很多优秀的算法设计就无法真正使用。TensorFlow2.0 正式版已发布了一段时间，然而过去使用 TensorFlow1.x 版本的开发者担心两个版本之间的差距过大以至于无法迁移已有的经验，刚入门深度学习的人则因为 TensorFlow 那不友好的 API 和设计逻辑而望而却步。
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
本文搜集整理了Jupyter Notebook中TensorFlow和PyTorch的各种深度学习架构，模型和技巧，内容非常丰富，适用于Python 3.7，适合当做工具书。
虽然提供了很多Estimator/Transformer, 正如这篇文章所显示的，如何基于SDL+TensorFlow/SK-Learn开发NLP程序，处理的代码依然是很多的，能不能进一步简化呢？其实还是有办法的。我们先来看个示例。
有这么一份干货，汇集了机器学习架构和模型的经典知识点，还有各种TensorFlow和PyTorch的Jupyter Notebook笔记资源，地址都在，无需等待即可取用。
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📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 递归神经网络 在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。实际上，传统神经网络没有记忆功能，所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息，那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢？答案就是Recurrent
在上一篇文章中，我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的，奈何笔者有点咕，到现在还没写完，所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧！本文介绍以下内容：
项目地址：https://github.com/rasbt/deeplearning-models
Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都需要提前定义好网络的结构，也就是常说的“计算图”。
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。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 中文微博情感分类语料库 "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt) 数据格式 文档的每一行代
简介 一个比特币交易机器人基于 Tensorflow LSTM 模型，仅供娱乐。 A Bitcoin trade robot based on Tensorflow LSTM model.Just f
从本篇文章开始，作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识，希望您喜欢。
上次铁柱分享了一个使用深度学习库Keras预测风功率的案例，有小伙伴表示一脸懵逼，没关系，其实Keras上手很快，毕竟外卖小哥都可以上手深度学习，化身TF BOY了（TensorFlow BOY）。下面有请铁柱介绍Keras：
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
Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。
LSTM 01：理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02：如何为LSTMs准备数据 LSTM 03：如何使用Keras编写LSTMs LSTM 04：4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05：Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06：如何用Keras开发CNN-LSTM LSTM 07：如何用Keras开发 Encoder-Decoder LSTM LSTM 08：超详细LSTM调参指南
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
近日，来自韩国庆熙大学的 Tae Hwan Jung 在 Github 上创建了这样一个项目：「nlp-tutorial」。
今天更新关于常见深度学习模型适合练手的项目。这些项目大部分是我之前整理的，基本上都看过，大概俩特点：代码不长，一般50-200行代码，建议先看懂然后再实现和优化，我看基本上所有的实现都有明显可优化的地方；五脏俱全，虽然代码不长，但是该有的功能都有，该包含的部分也基本都有。所以很适合练手，而且实现后还可保存好，以后很多任务可能就会用到。
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_
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