技术前沿之TensorFlow(4)

综述

面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程

如果你是机器学习领域的新手, 我们推荐你从本文开始阅读. 本文通过讲述一个经典的问题, 手写数字识别 (MNIST), 让你对多类分类 (multiclass classification) 问题有直观的了解.

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面向机器学习专家的 MNIST 高级教程

如果你已经对其它深度学习软件比较熟悉, 并且也对 MNIST 很熟悉, 这篇教程能够引导你对 TensorFlow 有初步了解.

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TensorFlow 使用指南

这是一篇技术教程, 详细介绍了如何使用 TensorFlow 架构训练大规模模型. 本文继续使用MNIST 作为例子.

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卷积神经网络

这篇文章介绍了如何使用 TensorFlow 在 CIFAR-10 数据集上训练卷积神经网络. 卷积神经网络是为图像识别量身定做的一个模型. 相比其它模型, 该模型利用了平移不变性(translation invariance), 从而能够更更简洁有效地表示视觉内容.

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单词的向量表示

本文让你了解为什么学会使用向量来表示单词, 即单词嵌套 (word embedding), 是一件很有用的事情. 文章中介绍的 word2vec 模型, 是一种高效学习嵌套的方法. 本文还涉及了对比噪声(noise-contrastive) 训练方法的一些高级细节, 该训练方法是训练嵌套领域最近最大的进展.

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循环神经网络 (Recurrent Neural Network, 简称 RNN)

一篇 RNN 的介绍文章, 文章中训练了一个 LSTM 网络来预测一个英文句子的下一个单词(该任务有时候被称作语言建模).

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Mandelbrot 集合

TensorFlow 可以用于与机器学习完全无关的其它计算领域. 这里实现了一个原生的 Mandelbrot 集合的可视化程序.

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偏微分方程

这是另外一个非机器学习计算的例子, 我们利用一个原生实现的偏微分方程, 对雨滴落在池塘上的过程进行仿真.

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MNIST 数据下载

一篇关于下载 MNIST 手写识别数据集的详细教程.

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视觉物体识别 (Visual Object Recognition)

我们将毫无保留地发布已经选训练好的, 目前最先进的 Inception 物体识别模型.

敬请期待...

Deep Dream 视幻觉软件

我们将发布一个 TensorFlow 版本的 Deep Dream,这是一款基于 Inception 识别模型的神经网络视幻觉软件.

敬请期待...