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TensorFlow教程之完整教程 2.1總覽
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綜述
麵向機器學習初學者的 MNIST 初級教程
如果你是機器學習領域的新手, 我們推薦你從本文開始閱讀. 本文通過講述一個經典的問題, 手寫數字識別 (MNIST), 讓你對多類分類 (multiclass classification) 問題有直觀的了解.
麵向機器學習專家的 MNIST 高級教程
如果你已經對其它深度學習軟件比較熟悉, 並且也對 MNIST 很熟悉, 這篇教程能夠引導你對 TensorFlow 有初步了解.
TensorFlow 使用指南
這是一篇技術教程, 詳細介紹了如何使用 TensorFlow 架構訓練大規模模型. 本文繼續使用MNIST 作為例子.
卷積神經網絡
這篇文章介紹了如何使用 TensorFlow 在 CIFAR-10 數據集上訓練卷積神經網絡. 卷積神經網絡是為圖像識別量身定做的一個模型. 相比其它模型, 該模型利用了平移不變性(translation invariance), 從而能夠更更簡潔有效地表示視覺內容.
單詞的向量表示
本文讓你了解為什麼學會使用向量來表示單詞, 即單詞嵌套 (word embedding), 是一件很有用的事情. 文章中介紹的 word2vec 模型, 是一種高效學習嵌套的方法. 本文還涉及了對比噪聲(noise-contrastive) 訓練方法的一些高級細節, 該訓練方法是訓練嵌套領域最近最大的進展.
循環神經網絡 (Recurrent Neural Network, 簡稱 RNN)
一篇 RNN 的介紹文章, 文章中訓練了一個 LSTM 網絡來預測一個英文句子的下一個單詞(該任務有時候被稱作語言建模).
Mandelbrot 集合
TensorFlow 可以用於與機器學習完全無關的其它計算領域. 這裏實現了一個原生的 Mandelbrot 集合的可視化程序.
偏微分方程
這是另外一個非機器學習計算的例子, 我們利用一個原生實現的偏微分方程, 對雨滴落在池塘上的過程進行仿真.
MNIST 數據下載
一篇關於下載 MNIST 手寫識別數據集的詳細教程.
視覺物體識別 (Visual Object Recognition)
我們將毫無保留地發布已經選訓練好的, 目前最先進的 Inception 物體識別模型.
敬請期待...
Deep Dream 視幻覺軟件
我們將發布一個 TensorFlow 版本的 Deep Dream,這是一款基於 Inception 識別模型的神經網絡視幻覺軟件.
敬請期待...
最後更新：2017-08-22 15:32:50