本文是为既没有机器学习基础也没了解过TensorFlow的码农、序媛们准备的。如果已经了解什么是MNIST和softmax回归本文也可以再次帮助你提升理解。在阅读之前,请先确保在合适的环境中安装了TensorFlow(windows安装请点这里,其他版本请官网找),适当编写文章中提到的例子能提升理解。
前言:主要用TensorFlow实现线性回归和逻辑回归这两个机器学习算法,就当对TensorFlow的一个应用了吧 1实现线性回归 直接上代码吧,注释和步骤直接在代码里面了 # 1. 构造一个数据 np.random.seed(28) N = 100 x = np.linspace(0, 6, N) + np.random.normal(loc=0.0, scale=2, size=N) y = 14 * x - 7 + np.random.normal(loc=0.0, scale=5.0, size=N
该文介绍了神经网络的基本原理、发展历程、常见网络结构、超参数调优、训练技巧、模型评估与部署等内容。详细讲解了神经网络在工业界的应用,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。同时,文章还对未来神经网络的发展方向进行了探讨,涉及技术路线、可解释性、计算效率等方面。
可能没人比François Chollet更了解Keras吧?作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看。
导语:本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章,自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题,但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征(房间面积/平方米)的单标量输出(房价/美元)。这样做消除了处理多维数据的需要,使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。 机器学习简介 我
上节课我们主要介绍了深度神经网络的优化算法。包括对原始数据集进行分割,使用mini-batch gradient descent。然后介绍了指数加权平均(Exponentially weighted averages)的概念以及偏移校正(bias correction)方法。接着,我们着重介绍了三种常用的加速神经网络学习速度的三种算法:动量梯度下降、RMSprop和Adam算法。
Tensorflow由Google Brain谷歌大脑开源出来的,在2015年11月在GitHub上开源,2016年是正式版,2017年出了1.0版本,趋于稳定。谷歌希望让优秀的工具得到更多的去使用,所以它开源了,从整体上提高深度学习的效率。在Tensorflow没有出来之前,有很多做深度学习的框架,比如caffe,CNTK,Theano,公司里更多的用Tensorflow。caffe在图像识别领域也会用。Theano用的很少,Tensorflow就是基于Theano。中国的百度深度学习PaddlePaddle也比较好,因为微软、谷歌、百度它们都有一个搜索引擎,每天用户访问量非常大,可以拿到用户海量的数据,就可以来训练更多的模型。
我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题,但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征(房间面积/平方米)的单标量输出(房价/美元)。这样做消除了处理多维数据的需要,使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。
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
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。
如果你使用均匀取值,应用从粗到细的搜索方法,取足够多的数值,最后也会得到不错的结果
对CIFAR-10数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题,其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类,这些图像涵盖了10个类别:
在开篇之初,我们提到了最简单的AI算法:线性回归 (Linear Regression)。让我们重温一下一元线性回归算法的公式:
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary 机器学习术语表 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。 A 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
来源 | TensorFlow Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该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。语言版本包括西班
源 | TensorFlow 回复 20180320 下载PDF版 Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlo
选自 kdnuggets 作者:Soon Hin Khor 机器之心编译 参与:Rick、吴攀、李亚洲 本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章的前两部分,给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。谈到单一特征问题的线性回归问题以及训练(training)的含义 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题,但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于
AiTechYun 编辑:xiaoshan 为了帮助大家更好的了解机器学习,谷歌在上周推出了一系列免费的AI课程,同时还附带了一个详细地机器学习术语库。 本术语库中列出了一般的机器学习术语和 Tens
【新智元导读】Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的Machine Learning术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包
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。
Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该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。语言版本包括西班牙语,法语,韩语和简体中文。 h
Louisa,携程算法工程师,热爱前沿算法和技术在个性化推荐和广告建模等业务的性能优化和落地。
点击关注|设为星标|干货速递 ---- 刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们,这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表,一定是你必不可少的入门资料!本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义,希望能帮助您快速熟悉 TensorFlow 入门内容,轻松打开机器学习世界的大门。 A 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
原文链接:https://juejin.im/post/5d46816e51882560b9544ac1
上期我们一起学习了 深度学习三人行(第3期)---- TensorFlow从DNN入手 简单的介绍了ANN(人工神经网络),并训练了我们第一个DNN(深度神经网络),但是一个非常浅的DNN,只有两个隐藏层。如果你需要解决一个非常复杂的问题,比如在高分辨率的图像中分辨不上百种不同类型的实体对象,这时候你就需要训练一个更深的DNN来完成,可能是10层,并且每层会包含上百个神经元,并由上成千上百个连接器组成。这时候你将面临如下问题: 你将面临非常诡异的梯度消失或爆炸,这会直接影响DNN的构建并且导致浅层的网络非常
TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类、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。最近流行的Keras框架底层默认使用TensorFlow,著名的斯坦福CS231n课程使用TensorFlow作为授课和
作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者。 TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类、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。最近流行的Keras框架底层默认使用Te
作者|Florian Courtial 译者|Debra 编辑|Emily AI 前线导读:训练神经网络是一件十分复杂,难度非常大的工作,有没有可能让训练的过程简单便利一些呢?有人突发奇想,尝试仅仅使用 TensorFlow C ++ 来进行这项工作。这样做的效果如何呢?我们来看看 Florian Courtial 用 TensorFlow C ++ 构建 DNN 框架的示例来了解一下吧。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”,(ID:ai-front) 正如你所知,TensorFlow(TF)的
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
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。
作者 | 王清 TensorFlow基础使用 环境准备 TensorFlow安装 常用Python库介绍 实例解析 Kaggle平台及Titanic题目介绍 代码解析 TensorBoard 可视化 传统机器学习的优化技巧 数据可视化 特征工程 经典机器学习算法模型 TFLearnKeras介绍及示例程序解析 环境准备 TensorFlow安装 官方文档:https://www.tensorflow.org/install/ 常用Python库介绍 NumPy (http://www.numpy.org
导语:虽然已经发过很多篇关于Tensorflow的入门推文了,不过我觉得有的读者应该是处于门外汉的状态,何不趁此就开始自己动手走一遍呢?另外再次感谢支持小编上课的小伙伴们,在本日同篇推文附上榜单。 TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是
引自:http://www.ccf.org.cn/c/2017-08-16/603621.shtml
机器之心曾开放过人工智能术语集 ,该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后,我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目:https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率(accuracy) 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中,准确率定义如下:
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
原文标题:TensorFlow Tutorial: 10 minutes Practical TensorFlow lesson for quick learners 作者:ANKIT SACHAN 翻译:和中华 校对:程思衍 本文长度为2000字,建议阅读10分钟 通过这篇文章,你可以了解TensorFlow中最基础的几个概念,还可以学习最简单的线性回归如何在TensorFlow中完成。 这篇TensorFlow教程的目标读者是那些对机器学习有一定基本概念并且想尝试上手TensorFlow的人。首先你
选自Google Developers 机器之心编译 机器之心曾开放过人工智能术语集 ,该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后,我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目:https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率(accuracy) 分类
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)
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,
来源:机器之心 本文长度为12243字,建议阅读8分钟 本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准确率(accuracy) 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中,准确率定义如下: 在二分类中,准确率定义为: 激活函数(Activation function) 一种函数(例如 ReLU 或 Sigmoid),将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中,然后向下一层传递该函数的输出值(典型的非线性)。 AdaGrad 一种复杂的梯度下降算法,重新
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
專 欄 ❈那只猫,Python中文社区专栏作者,Python中文社区新Logo设计人,纯种非CS科班数据分析人,沉迷Keras。在Cambridge做了点小事,深度学习的小学生。 作者GitHub ID: @LimberenceCheng 本文Github项目地址: https://github.com/PyCN/ALI ❈ Abstract:Deep Learning是一个很大的领域,其中GAN是Deep Learning的明星,希望大家可以通过本文来简单的了解一下GAN这个模型以及这个模型的一些运用。
欢迎使用《深度学习快速参考》! 在本书中,我将尝试使需要解决深度学习问题的数据科学家,机器学习工程师和软件工程师更容易使用,实用和使用深度学习技术。 如果您想训练自己的深度神经网络并且陷入困境,那么本指南很有可能会有所帮助。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云