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1500+星标,简单易用 TensorFlow 代码集,随查随看!

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1500+星标,简单易用 TensorFlow 代码集,随查随看!

源:Github

编译:Junho Kim

转载自:机器学习算法与自然语言处理,未经允许不得二次转载


学习过机器学习和深度学习的小伙伴不可能不知道TensorFlow。


它拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。但却因难以上手将很多人阻档在外。


最近来自韩国的AI研究科学家Junho Kim做了一份易于使用的 TensorFlow 代码集目前该项目包含一般深度学习架构所需要的代码,例如初始化和正则化、各种卷积运算、基本网络架构与模块、损失函数和其它数据预处理过程。此外,作者还特别增加了对 GAN 的支持,这主要体现在损失函数上,其中生成器损失和判别器损失可以使用推土机距离、最小二乘距离和 KL 散度等。


本份资料Github地址:

https://github.com/taki0112/Tensorflow-Cookbook

并且这份资料作者一直在更新。


主要来说,资料分为以下几个部分:

1.  如何使用

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2.  卷积

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3.  Deconvolution


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4.  Block


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5.  归一化

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6.  损失


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