本系列為Tensorflow實戰Google深度學習框架知識筆記,僅為博主看書過程中覺得較為重要的知識點,簡單摘要下來,內容較為零散,請見諒。 2017-11-06 [第五章] MNIST數字識別問題 1. MNIST數據處理 為了方便使用,Tensorflow提供 ...
參考書 TensorFlow:實戰Google深度學習框架 第 版 這本書我老老實實從頭到尾看了一遍 實際上是看到第 章,剛看完,后面的實在看不下去了,但還是會堅持看的 ,所有的代碼都是手敲了一遍。這本書對於想TensorFlow入門的小伙伴來說,可以看到第 章了解一下循環神經網絡的原理,第 章最后的例子舉的真的是很爛,用循環神經網絡去預測sin函數曲線,我是真的佩服這種例子都能想得出來。循環神經 ...
2019-03-11 10:24 0 1010 推薦指數:
本系列為Tensorflow實戰Google深度學習框架知識筆記,僅為博主看書過程中覺得較為重要的知識點,簡單摘要下來,內容較為零散,請見諒。 2017-11-06 [第五章] MNIST數字識別問題 1. MNIST數據處理 為了方便使用,Tensorflow提供 ...
TensorFlow是谷歌2015年開源的主流深度學習框架,目前已得到廣泛應用。《TensorFlow:實戰Google深度學習框架(第2版)》為TensorFlow入門參考書,幫助快速、有效的方式上手TensorFlow和深度學習。書中省略了煩瑣的數學模型推導,從實際應用問題出發,通過具體 ...
學習過程是Tensorflow 實戰google深度學習框架一書的第六章的遷移學習環節。 具體見我提出的問題:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 參考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details ...
kaggle競賽的inception模型已經能夠提取圖像很好的特征,后續訓練出一個針對當前圖片數據的全連接層,進行花的識別和分類。這里見書即可,不再贅述。 書中使用google參加Kaggle競賽的inception模型重新訓練一個全連接神經網絡,對五種花進行識別,我姑且命名為模型 ...
還未完全寫完,本人會一直持續更新!~ 各大深度學習框架總結和比較 各個開源框架在GitHub上的數據統計,如下表: 主流深度學習框架在各個維度的評分,如下表: Caffe可能是第一個主流的工業級深度學習工具,它開始於2013年底,具有出色的卷積神經網絡實現。在計算機視覺領域 ...
機器學習熱度增長,對機器學習從業者的指導和機器學習日常開發中的細節,在日常開發中需要解決實際問題時就拿過來翻一翻。在構建真實的機器學習系統時的參考。例如,假設你有一個JSON文件,其中包含1000個具有缺失值的分類特征和數值型特征,並且目標向量的分類不均衡,你想得到一個可解釋的模型。提供 ...
Google Deep Learning Notes Google 深度學習筆記 由於谷歌機器學習教程更新太慢,所以一邊學習Deep Learning教程,經常總結是個好習慣,筆記目錄奉上。 Github工程地址:https://github.com/ahangchen ...
基礎架構 推薦系統要解決什么問題? 在信息過載的情況下,用戶如何高效獲取感知的信息,即學習\(score(user,item,context)\) 推薦系統的技術架構 數據 數據入口:客戶端服務器端實時數據,流處理平台准實時數據,大數據平台離線數據 ...