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google出的说明文档 tensorflow_manual_cn.pdf google出的视频 https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/130691120 知乎回答 https://www.zhihu.com/question/49909565 第三方框架 tflearn,keras,tensorlayer…
TensorFlow入门(五)多层 LSTM 通俗易懂版
欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历,发现网上虽然也有不少教程,其中很多都是根据官方给出的例子,用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型,比如: tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还是太复杂了,所以这里写了个比较简单的版本,虽然不优雅,但是还是比较容易理解. 如果你想了解 LSTM 的原理的…
Git入门资料汇总
Git是一个非常好用的版本控制工具,同时,它也是一个相对比较复杂的工具,想要掌握它还是需要花一番功夫的.网络上关于Git的入门资料已经很多了,我就不再重复了,直接把我学习的文章放在这里. Git详解 Git详解之一:Git起步 Git详解之二:Git基础 Git详解之三:Git分支 Git详解之四:服务器上的Git Git详解之五:分布式Git Git详解之六:Git工具 Git详解之七:自定义Git Git详解之八:Git与其他系统 Git详解之九:Git内部原理 其他资料 Git Book…
(转)TensorFlow 入门
TensorFlow 入门 本文转自:http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9 字数3303 阅读904 评论3 喜欢5 CS224d-Day 2: 在 Day 1 里,先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念,对它们有了一个大体的印象,用向量去表示研究对象,用神经网络去学习,用 TensorFlow 去训练模型,基本的模型和算法包括 word2vec,softmax,RNN,LSTM,GRU,CNN,大型数据的 seq2seq,还有未来比较火热的研究…
TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法
TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 MNIST flyu6 softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…
FaceRank,最有趣的 TensorFlow 入门实战项目
FaceRank,最有趣的 TensorFlow 入门实战项目 TensorFlow 从观望到入门! https://github.com/fendouai/FaceRank 最有趣? 机器学习是不是很无聊,用来用去都是识别字体.能不能帮我找到颜值高的妹子,顺便提高一下姿势水平. FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型,提供了一些图片处理的工具集,后续还会提供训练好的模型.给 FaceRank 一个妹子,他给你个分数. 从此以后筛选简历,先把头像颜值低的去掉:自动寻找女主颜值…
#tensorflow入门(1)
tensorflow入门(1) 关于 TensorFlow TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程…
TensorFlow入门,基本介绍,基本概念,计算图,pip安装,helloworld示例,实现简单的神经网络
TensorFlow入门,基本介绍,基本概念,计算图,pip安装,helloworld示例,实现简单的神经网络…
[译]TensorFlow入门
TensorFlow入门 张量(tensor) Tensorflow中的主要数据单元是张量(tensor), 一个张量包含了一组基本数据,可以是列多维数据.一个张量的"等级"(rank)就是它的维度数字.下面是一些张量例子: 3 # 等级(rank)为0的张量;它是一个标量,形态是[] [1., 2., 3.] # 等级为1的张量:它是一个向量,形态是[3] [[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # 等级为2的张量:它是一个矩阵,形态是[2,3] [[[1., 2.…
转:TensorFlow入门(六) 双端 LSTM 实现序列标注(分词)
http://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/70471066 欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-04-19 前言 本例子主要介绍如何使用 TensorFlow 来一步一步构建双端 LSTM 网络(听名字就感觉好腻害的样子),并完成序列标注的问题.先声明一下,本文中采用的方法主要参考了[中文分词系列] 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注这篇文章.该文章用…