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标签: machine learning

关于TensorFlow九件你非知不可的事

2018年9月16日 磐石

来源 | Hackernoon 译者 | Revolver 前些天我参加了7 月24 日在美国旧金山举行的Google Cloud Next 2018 大会,其中的一个演讲( Wh…

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TensorFlowNewsmachine learning, tensorflowLeave a comment

十分钟一起学会Inception网络

2018年9月12日2018年9月13日 磐石

作者 | 荔枝boy 编辑 | 安可 一、Inception网络简介 二、Inception网络模块 三、Inception网络降低参数计算量 四、Inception网络减缓梯度消…

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TensorFlowNews, 计算机视觉machine learning, 卷积神经网络Leave a comment

热点 | github近期热点项目汇总

2018年9月3日2018年9月16日 磐石

作者 | Walker 本文是近期Github热点项目的汇总,如果你想了解更多优秀的github项目,请关注我们公众号的github系列文章。 推荐 | 7个你最应该知道的机器学习…

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TensorFlowNewsmachine learning, 机器学习资源Leave a comment

深度学习之视频人脸识别系列四:人脸表征(续)

2018年9月3日2018年9月16日 磐石

作者 | 别看我只是一只洋   一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络,得到一个特定维数的特征向量,该向量可以很好地表征人脸数据,使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大,同…

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TensorFlowNews, 计算机视觉machine learning, 人脸识别, 深度学习Leave a comment

文本分类和朴素贝叶斯,你真的理解了吗?

2018年9月3日2018年9月15日 磐石

来源 | Stanford University 整理 | fendouai   一、文本分类 1. 文本分类问题举例: 这是一个垃圾邮件吗? 电影评价是正面的还是负面的…

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TensorFlowNews, 自然语言处理machine learning, 文本分类, 朴素贝叶斯Leave a comment

深度学习之视频人脸识别系列三:人脸表征

2018年9月3日2018年9月15日 磐石

一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络,得到一个特定维数的特征向量,该向量可以很好地表征人脸数据,使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大,同一张人脸的两个特征向量尽可能小,这样就可以…

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TensorFlowNews, 计算机视觉machine learning, 人脸识别, 卷积神经网络Leave a comment

十分钟一起学会ResNet残差网络

2018年9月3日2018年9月16日 磐石

作者 | 荔枝boy   目录 深层次网络训练瓶颈:梯度消失,网络退化 ResNet简介 ResNet解决深度网络瓶颈的魔力 ResNet使用的小技巧 总结 深层次网络训…

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TensorFlowNews, 机器学习machine learning, 卷积神经网络Leave a comment

K-means聚类 的 Python 实现

2017年12月14日2017年12月14日 fendouai

K-means聚类 的 Python 实现 K-means聚类是一个聚类算法用来将 n 个点分成 k 个集群。 算法有3步: 1.初始化– K 个初始质心会被随机生成 2.分配 –…

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TensorFlow, TensorFlowNews, 机器学习machine learningLeave a comment

ZhuSuan 是建立在Tensorflow上的贝叶斯深层学习的 python 库

2017年9月23日2017年9月23日 fendouai

ZhuSuan 是建立在Tensorflow上的贝叶斯深层学习的 python 库。 与现有的主要针对监督任务设计的深度学习库不同,ZhuSuan 的特点是深入到贝叶斯推理中,从而…

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TensorFlowNews, TensorFlow文档, 机器学习machine learning, tensorflowLeave a comment

pix2code:从截图生成图形用户界面代码

2017年9月23日2017年9月23日 fendouai

将设计人员创建的图形用户界面截图转换为计算机代码是开发人员为构建定制的软件,网站和移动应用程序而进行的一项典型任务。 在本文中,我们展示了深入的学习方法可以用于训练一个端对端的模型…

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TensorFlowNews, 机器学习machine learningLeave a comment

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