TensorFlow 教程 --教程--2.1 綜述

綜述

面向機器學習初學者的 MNIST 初級教程

若是你是機器學習領域的新手, 咱們推薦你從本文開始閱讀. 本文經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) 問題有直觀的瞭解.

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面向機器學習專家的 MNIST 高級教程

若是你已經對其它深度學習軟件比較熟悉, 而且也對 MNIST 很熟悉, 這篇教程可以引導你對 TensorFlow 有初步瞭解.

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TensorFlow 使用指南

這是一篇技術教程, 詳細介紹瞭如何使用 TensorFlow 架構訓練大規模模型. 本文繼續使用MNIST 做爲例子.

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卷積神經網絡

這篇文章介紹瞭如何使用 TensorFlow 在 CIFAR-10 數據集上訓練卷積神經網絡. 卷積神經網絡是爲圖像識別量身定作的一個模型. 相比其它模型, 該模型利用了平移不變性(translation invariance), 從而可以更更簡潔有效地表示視覺內容.

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單詞的向量表示

本文讓你瞭解爲何學會使用向量來表示單詞, 即單詞嵌套 (word embedding), 是一件頗有用的事情. 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.

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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(該任務有時候被稱做語言建模).

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Mandelbrot 集合

TensorFlow 能夠用於與機器學習徹底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.

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偏微分方程

這是另一個非機器學習計算的例子, 咱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.

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MNIST 數據下載

一篇關於下載 MNIST 手寫識別數據集的詳細教程.

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視覺物體識別 (Visual Object Recognition)

咱們將毫無保留地發佈已經選訓練好的, 目前最早進的 Inception 物體識別模型.

敬請期待...

Deep Dream 視幻覺軟件

咱們將發佈一個 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.