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一文上手Tensorflow2.0(四)
编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的…
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一文上手Tensorflow2.0之tf.keras|三
编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章…
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一文上手最新TensorFlow2.0系列(二)
编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章…
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文末福利|一文上手TensorFlow2.0(一)
编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0…
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深度学习之视频人脸识别系列二:人脸检测与对齐
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第二篇文章,介绍人脸检测与对齐的相关算法。欢迎大家关注我们的公众号…
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TensorFlow 多GPU使用详解
fendouai 目录: 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一、介绍 在一个典型的系统中,有多个计算设…
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Tensorboard详解(下篇)
间提壶华小厨 1 Tensorflow监控指标可视化 除了GRAPHS栏目外,tensorboard还有IMAGES、AUDIO、SCALARS、HISTOGRAMS、DISTR…
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Tensorboard 详解(上篇)
花间提壶华小厨 1. Tensorboard简介 对大部分人而言,深度神经网络就像一个黑盒子,其内部的组织、结构、以及其训练过程很难理清楚,这给深度神经网络原理的理解和工程化带来了…
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Tensorflow实现MNIST手写数字识别
之前我们讲了神经网络的起源、单层神经网络、多层神经网络的搭建过程、搭建时要注意到的具体问题、以及解决这些问题的具体方法。本文将通过一个经典的案例:MNIST手写数字识别,以代码的形…
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损失函数综述
损失函数(loss function)又叫做代价函数(cost function),是用来评估模型的预测值与真实值不一致的程度,也是神经网络中优化的目标函数,神经网络训练或者优化的…
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特征工程
特征工程是机器学习中不可或缺的一部分,在机器学习领域中占有非常重要的地位。所以我们专门拿出一节的内容来讲解特征工程。 特征工程,是指用一系列工程化的方式从原始数据中筛选出更好的数据…
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【干货】史上最全的Tensorflow学习资源汇总
作者:AI小昕 在之前的Tensorflow系列文章中,我们教大家学习了Tensorflow的安装、Tensorflow的语法、基本操作、CNN的一些原理和项目实战等。本篇文章将为…
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TensorFlow 实战卷积神经网络之 LeNet
LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络,这是最早的卷积神经网络。1998 年 Yan LeCun 在论文 R…
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五大经典卷积神经网络介绍:LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet
LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet 前言:这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始,然后逐个讲解卷积神经网络结构,代码实现…
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Tensorflow从入门到精通之——Tensorflow基本操作
前边的章节介绍了什么是Tensorflow,本节将带大家真正走进Tensorflow的世界,学习Tensorflow一些基本的操作及使用方法。同时也欢迎大家关注我们的网站和系列教程…
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TensorFlow 一步一步实现卷积神经网络
TensorFlow 从入门到精通系列教程: http://www.tensorflownews.com/series/tensorflow-tutorial/ 卷积层简单封装 #…
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TensorFlow 卷积神经网络手写数字识别数据集介绍
手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果。 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST…
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深度学习之激活函数
欢迎关注我们的网站:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 之前我们介绍了Sigmoid函数能够将输入的数据转换到0和1…
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Tensorflow 介绍和安装
作者:AI小昕 本系列教程将手把手带您从零开始学习Tensorflow,并最终通过Tensorflow实现一些经典的项目。欢迎您持续关注我们的教程,关注更多机器学习、深度学习相关的…
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卷积的发展历程,原理和基于 TensorFlow 的实现
稀疏交互 在生物学家休博尔和维瑟尔早期关于猫视觉皮层的研究中发现,视觉皮层中存在一些细胞对输入空间也就是图像中的子区域非常敏感,我们称为感受野。在神经网络中,稀疏交互就是下一层节点…