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)
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