前面章节都是低阶API的介绍,有助于我们理解TensorFlow的基础知识。为方便开发人员,TensorFlow提供了高阶API,包括以下模块:Keras,用于构建和训练深度学习模型的TensorFlow高阶API。EagerExecuti…
2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章了解CNN这一篇就够了——关于卷积神经网络的介绍关于卷积的6个基本知识一文读懂深度学习中的各种卷积CNN卷积神经网络的三种基本模式(不懂的话还得多努力啊!)CNN,GAN,AE和VAE概述…
目录随机森林优缺点总结随机森林(RandomForest)是一种基于决策树(前文有所讲解)的集成学习算法,它能够处理分类和回归两类问题。随机森林的基本思想是通过随机选择样本和特征生成多个决策树,然后通过取多数投票的方式(分类问题)或均值计算…
TensorFlow2教程-Keras概述Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶API。它可用于快速设计原型、高级研究和生产。Keras的3个优点:方便用户使用、模块化和可组合、易于扩展1导入tf.kerasTensorFlow2…
tensorflow中文文档:http://www.tensorfly.cnhttp://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tensorflow实用例子https://github.com…
目录决策树总结决策树是一种将数据集通过分割成小的、易于处理的子集来进行分类或回归的算法。其中每个节点代表一个用于划分数据的特征,每个叶子节点代表一个类别或一个预测值。构建决策树时,算法会选择最好的特征进行分割数据,使每个子集中的数据尽可能的…
人工智能,用计算机实现人类智能。机器通过大量训练数据训练,程序不断自我学习、修正训练模型。模型本质,一堆参数,描述业务特点。机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。传统计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-Max算法…
人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山。这不仅是因为它无论在结构、性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架。更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地…
目录人工神经网络人工神经网络算法示例总结:人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型,其目的是通过学习和训练,在处理未知的输入数据时能够进行复杂的非线性映射关系,实现自…
第一篇了解什么是Quepyquepy是一个Python框架改造自然语言问题在数据库查询语言查询。它可以很容易地定制不同类型的问题,在自然语言和数据库查询。因此,用很少的代码,你可以建立自己的系统,自然语言访问您的数据库。目前quepy支持S…
占位符允许稍后赋值,通常用于存储样本数据。要创建占位符,可使用tf.placeholder方法。语法tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None)说明dtype:数据类型shape:占位符的维数,可选。…
下载与安装你可以使用我们提供的二进制包,或者使用源代码,安装TensorFlow.二进制安装TensorFlowPythonAPI依赖Python2.7版本.在Linux和Mac下最简单的安装方式,是使用pip安装.如果在安装过程中遇到错误…