在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能，尽管不需要深入的人工智能知识，但还是需要搞清楚一些概念才行。
作者 | Hannes Knobloch 来源 | codeingschool 编辑 | 代码医生团队 可以在GitHub上找到这个项目的源代码： https://github.com/dsr-18/
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
曾有多少次，当你试图接近某一个新主题或领域时，会感到困惑、迷失方向并且无「路」可循。要如何确保你能够深刻理解并且获得运用它的能力呢？当然是借鉴其他人的成熟路径，然后跟着他一步步学习，少走很多弯路。
1. https://ww2.mathworks.cn/videos/matlab-and-simulink-robotics-arena-matlab-apps-with-ros-1526379787323.html
我们今天要解决的问题是从MNIST数据集中分类手写数字，并且写一个简单的分类器，被认为是计算机视觉的Hello World。现在MNIST是一个多类别的分类问题。给出一个数字的图像，我们的工作将预测它是哪一个数字，我们使用Jputer Notebook编写相关代码。首先是介绍的内容的概述，展示如何下载数据集并可视化图像。接下来，我们将训练一个分类器，评估它，并用它来预测新的图像。然后我们将可视化分类器学习的权重获得对它如何在底层工作的直觉。让我们从安装TensorFlow开始，现在进入代码：
本文介绍一款有趣的入门工具，可以在线（网页端）直接搭建简易的网络并可视化整个训练的过程！
Tensorflow 是干嘛的，就不过多赘述了，小伙伴们可以访问官网来详细了解 https://www.tensorflow.org/
神经网络这个概念并不陌生，但是从接触到现在这一个月的时间里，云里雾里，始终无法建立起完整的体系，能让自己顺畅地用神经网络解决一个具体问题，并进行有针对性的优化。于是决定整理近日所学，尝试搭建一个完整的知识体系。 体系的搭建想从一系列问题入手，也是我学到此刻急需彻底理清的一些问题，将陆续更新并附上链接。 神经网络是什么？解决问题的步骤（算法）是什么？ 梯度下降用在神经网络的哪一步？ 损失函数是干什么用的？ 神经网络模型有哪些参数可以调整（优化）？ 上述四问题在神经网络体系搭建（一）中解决 多层感知器是什么
得益于更快的计算，更好的存储和易于使用的软件，基于深度学习的解决方案绝对可以看到从概念验证隧道进入现实世界的曙光！看到深度学习模型已广泛应用于该行业的各个领域，包括医疗保健，金融，零售，技术，物流，食品技术，农业等！考虑到深度学习模型需要大量资源并且经常需要大量计算的事实，因此我们需要暂停片刻，并考虑一下最终用户使用模型时的推断和服务时间。
---- 新智元报道 编辑：好困 David 【新智元导读】AI热了这么多年，但框架还是「二人转」，国产框架真的一个能打的都没有吗？ 2020年末，DeepMind开发的第二代深度学习神经网络震惊了结构生物学界。 AlphaFold 2的问世解决了困扰科学家几十年的蛋白质折叠问题。 就在上个月，来自国内的团队也成功地完成了对蛋白质结构的预测。 经过优化后的模型在单步迭代性能上提升了40%，TM-score也达到85分，可媲美AlphaFold 2，更重要的是代码也对外开源。 在此之前，另一组联合团
本文将通过TensorFlow游乐场来快速介绍神经网络的主要功能。TensorFlow游乐场（http://playground.tensorflow.org）是一个通过网页浏览器就可以训练的简单神经网络并实现了可视化训练过程的工具。下图给出了TensorFlow游乐场默认设置的截图。
随着人工智能的高速发展，开发者们对于能够应对产品多样化挑战的学习框架TensorFlow，也有着很高的热情。除了各类科技产品，零售行业也同样将TensorFlow运用于大规模的深度学习中。
记得 TensorFlow 2.0 刚发布时，一票开发者都在疯狂吐槽：官方文档不好找，bug 没有及时修复和更新等等。尽管上线这么久，仍有大量开发者不愿从 1.x 升级，或从别的框架迁移过来。 事实上，TensorFlow 2 不仅继承了 Keras 快速上手和易于使用的特性，还扩展了原有 Keras 所不支持的分布式训练，并整合了 TF 生态的其他组件（如 TF Serving、TF Lite、TF Hub、TFX 等），能有效提升生产环境的稳定性和可维护性。 所以，掌握 TensorFlow 2 是一
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
项目链接：https://github.com/madalinabuzau/tensorflow-eager-tutorials
“ 随着人工智能的高速发展，开发者们对于能够应对产品多样化挑战的学习框架TensorFlow，也有着很高的热情。除了各类科技产品，零售行业也同样将TensorFlow运用于大规模的深度学习中。 在这篇文章中，来自可口可乐公司数据侠Patrick Brandt，就将为我们介绍如何使用AI和TensorFlow实现无缝式购买凭证。 可口可乐的核心忠诚度计划于2006年以MyCokeRewards.com形式启动。 “MCR.com”平台包含为每一瓶以20盎司规格销售的可口可乐、雪碧、芬达和动乐产品，以及可以在杂
翻译/校对: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 Google Cloud发布了名为"AI Adventures"的系列视频，用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。 观看更多国外公开课，点击"阅读原文" 之前我们更新了前三讲，关于机器学习的概念和具体步骤。后台收到的反馈十分热烈，今天让我们继续更新：第四讲部署预测模型。 回顾之前内容： 谷歌教你学 AI -第一讲机器学习是什么谷歌教你学 AI -第二讲机器学习的7个步骤 谷歌教你学 AI -第三讲简单易懂的估算器 主
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。
人工智能虽然不是一个新鲜的概念，但是对于市场来说还处于婴儿期，对于很多领域来说，人工智能的应用拥有无限的想象空间。关于人工智能的未来发展，目前也是意见不一，为了加强人类与人工智能之间的联系，有些企业不惜一切手段想要从中获取利益，而有些人则担心人工智能的垄断竞争，可能会在我们还没准备好的时候带来一场科技灾难。 与所有新兴领域都是一样的，人工智能也很难定论，达成共识或制定方向。人工智能重塑了整个世界，也重塑了我们的传统习惯。但是就目前情况来看，人工智能更应该是成为人类的延伸，也就是说人工智能应该以与人类互补的方
谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow，7项指标排名第一。
文章主要讲述了如何利用TensorFlow进行深度学习，包括模型的搭建、训练、保存以及部署。同时，文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类和文本情感分析等具体应用。
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课，总计25个课时，支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习，是初学tensorflow与机器学习爱好者必看的良心精品，课程授课的老师都是来自谷歌AI团队与Tensorflow框架的开发团队，可以说是唯一的业界良心免费教程。从本文开始，【OpenCV学堂】将推出一系列的文章介绍课程各个章节内容与代码演示部分，前面相关文章阅读回顾：
选自Open AI Blog 机器之心编译 参与：黄小天、微胖 我们开源了 OpenAI 基准（https://github.com/openai/baselines），努力再现与已发表论文成绩相当的强化学习算法。接下来几个月，我们将发布算法；今天发布的是 DQN 和它的三个变体。 重现强化学习结果非常复杂：性能非常嘈杂，算法有很多活动部分，因此会有微妙漏洞，而且很多论文都没有报告所有必要的技巧。通过发布正确的实现（Know-good）（以及创造这些的最佳实践），我们希望确保强化学习的显著优势与现有算法的错
阅读本篇大概需要 7 分钟。 大家好，我是小之，公众号已经开通快一个月了，很惭愧的是，我的更新频率并不高，上周承诺了至少每两天更新一篇文章，不过这周有很多工作和生活上的事，实在没分出精力。不过问题不大，这周我和某技术分享平台的主编好好聊了一下，最终决定作一个连载系列：人工智能。 说说我为什么要决定做这个事。 1. 人工智能确实大热，现在 GitHub 上 Star 数最高的项目就是 Google 的深度学习开源框架 TensorFlow 了，之前的阿尔法狗，身后支持的技术就是 TensorFlow，大家
本章旨在帮助您开始使用神经网络解决实际问题。您将巩固从第二章和第三章中获得的知识，并将所学应用于三个新任务，涵盖神经网络的三种最常见用例 — 二元分类、多类分类和标量回归：
TensorFlow是一个开源机器学习平台，支持深度学习等高级机器学习方法。本页面介绍了 Earth Engine 中的 TensorFlow 特定功能。尽管 TensorFlow 模型是在 Earth Engine 之外开发和训练的，但 Earth Engine API 提供了以 TFRecord 格式导出训练和测试数据以及以 TFRecord 格式导入/导出图像的方法。有关如何开发管道以将 TensorFlow 与 Earth Engine 中的数据结合使用的更多信息，请参阅 TensorFlow 示例页面。请参阅 TFRecord 页面以了解有关 Earth Engine 如何将数据写入 TFRecord 文件的更多信息。
本文分享一篇发表在ICLR’21的推荐系统方向的文章：推荐系统中可学习的嵌入维度。
Google刚刚在3月份推出了Coral Edge TPU，是一款售价不到1000元人民币的开发板（Coral Dev Board），由Edge TPU模块和 Baseboard 组成。参数如下：
作者 | 李嘉璇 责编 | 何永灿 随着神经网络算法在图像、语音等领域都大幅度超越传统算法，但在应用到实际项目中却面临两个问题：计算量巨大及模型体积过大，不利于移动端和嵌入式的场景；模型内存占用过大，导致功耗和电量消耗过高。因此，如何对神经网络模型进行优化，在尽可能不损失精度的情况下，减小模型的体积，并且计算量也降低，就是我们将深度学习在更广泛的场景下应用时要解决的问题。 加速神经网络模型计算的方向 在移动端或者嵌入式设备上应用深度学习，有两种方式：一是将模型运行在云端服务器上，向服务器发送请求，接收服务器
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一，我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献：
人工智能（AI）的发展是一个从学术研究、行业验证、商业落地、行业平台到智能生态的一层层深入过程，这也是人工智能理想的发展阶段。人工智能的重要性无需赘述，对AI学习对我们来说同样重要，但是如何学习人工智能呢？
作为人类，我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界，我们不需要刻意的“努力”思考，就可以对岁看到的一切做出预测，并对它们采取行动。当我们看到某些东西时，我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况，请看下面这张图片：
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响，并补充完整视频。谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示，到2024年，深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测，神经网络将催生出新的价值链，全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响。以下三个视频中，谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示，到2024年，深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测，神经网络将催生出新的价值链，全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2
作者：数据娃掘 来源：http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/68957085 前言 目前，深度学习在计算机科学各领域的应用越来越多，各种新技术层出不穷，比如图像识别、图形定位与检测、语音识别这一系列的技术。这个领域，对于初入技术行业的同学来讲，吸引力十分足够：特别是在整个领域工资居高不下的时候。 说到深度学习，就不能不提一下开源框架tensorflow。不仅是因为这个框架最火、使用率最高，也是因为这个框架是非常适合初学者接触、学习的。 我们会讲到一些深度学习
TensorFlow 是 Google 最近发布的新的机器学习和图计算库。 其 Python 接口可确保通用模型的优雅设计，而其编译后的后端可确保速度。
在上一篇文章“神经网络剪枝2019”(点击文末阅读原文可以打开知乎原文)中，我们回顾了一些关于修剪神经网络的优秀文献。我们了解到，剪枝是一种模型优化技术，包括去掉权重张量中不必要的值。这使模型更小且精度和基线模型非常接近。 在本文中，我们将通过一个示例来应用剪枝，并查看对最终模型大小和预测误差的影响。
摘要：人工智能作曲APP Amper Music的简单介绍和测评，以及人工智能和机器学习的小科普
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。
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模，它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合，真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
模型优化工具包是一套先进的技术工具包，可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型。自推出该工具包以来， 我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性
本译文自Déborah Mesquita在https://medium.freecodecamp.org发表的Big Picture Machine Learning: Classifying Text with Neural Networks and TensorFlow ，文中版权、图像代码等数据均归作者所有。为了本土化，翻译内容略作修改。 开发人员常说，如果你想开始机器学习，你应该先学习算法是如何工作的。但是我的经验表明并不是这样子。 我说你应该首先能够看到大局：应用程序是如何工作的。一旦你了解了这一
在使用TensorFlow进行深度学习时，经常会遇到一些错误。其中一个常见的错误是ImportError: cannot import name ‘adam‘ from ‘tensorflow.python.keras.optimizers‘。本文将介绍这个错误的原因，并提供解决方案。
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
该文章介绍了如何使用深度学习将文本分类为三个类别。首先，作者介绍了神经网络的基础知识和架构，然后提供了实现文本分类的代码示例。文章使用了MNIST数据集进行训练和测试，并使用不同的超参数进行优化。最后，作者评估了模型的性能，并提供了示例输出。"
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