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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
卷积神经网络 注意：本教程面向TensorFlow的高级用户，并假设具备机器学习方面的专业知识和经验。 概述 CIFAR-10分类是机器学习中常见的基准问题。
- TensorFlow教程 | TutorialsTutorials（教程）
Tutorials（教程）
TF层指南：建立一个卷积神经网络，它引入了卷积神经网络（CNN），并演示了如何在TensorFlow中建立一个CNN。 卷积神经网络，演示如何构建一个小的CNN来识别图像。
- TensorFlow教程 | TutorialsA Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
A Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
TF层指南：构建卷积神经网络 TensorFlowlayers模块提供了一个高级API，可以轻松构建神经网络。它提供了方便创建密集（完全连接）图层和卷积图层的方法，添加了激活函数以及应用丢失正则化。
- TensorFlow开始 | Get StartedDeep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
它擅长的任务之一是实施和培训深度神经网络。在本教程中，我们将学习TensorFlow模型的基本构建模块，同时构建深度卷积MNIST分类器。 本介绍假定您熟悉神经网络和MNIST数据集。
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如何用TensorFlow量化神经网络 当现代神经网络得到开发时，最大的挑战是让他们工作！这意味着培训期间的准确性和速度是首要任务。
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Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
RecurrentNeuralNetworks 介绍 请看这篇很棒的文章，特别介绍递归神经网络和LSTM。 语言建模 在本教程中，我们将展示如何在语言建模的具有挑战性的任务上训练递归神经网络。
- TensorFlow开始 | Get Startedtf.estimator Quickstart（tf.estimator快速入门）
tf.estimator Quickstart（tf.estimator快速入门）
在本教程中，您将使用tf.estimator构建神经网络分类器，并在Iris数据集上对其进行训练，以根据萼片/花瓣几何图形预测花朵种类。
- TensorFlow教程 | TutorialsImage Recognition（图像识别）
Image Recognition（图像识别）
- SVG分类 | Elementsfeconvolvematrix
feconvolvematrix
<feconvolvematrix> <feConvolveMatrix>SVG滤波器原始应用矩阵卷积滤波器的效果。卷积将输入图像中的像素与相邻像素结合以产生最终的图像。
- TensorFlow表现 | PerformanceOperation Semantics（操作语义）
Operation Semantics（操作语义）
ConvWithGeneralPadding(卷积) 另见ComputationBuilder::ConvWithGeneralPadding。 计算神经网络中使用的类型的卷积。
- SVG属性 | Attributespreservealpha
preservealpha
- SVG属性 | Attributestargetx
targetx
targetx 该targetX属性决定了卷积矩阵相对于输入图像中的给定目标像素在X中的位置。矩阵的最左边一列是列号零。该值必须是：0<=targetX<orderX。
- SVG属性 | Attributestargety
targety
targety 该targetY属性确定了卷积矩阵在Y中相对于输入图像中的给定目标像素的位置。矩阵的最上面一行是行号零。该值必须是：0<=targetY<orderY。
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Simple Audio Recognition（简单的音频识别）
本教程中使用的体系结构基于卷积神经网络中关于小尺寸关键字点检的一些内容。选择它是因为它比较简单，快速操练和易于理解，而不是最先进的技术。
- PHPImage/GraphicsMagickGmagick::edgeimage
Gmagick::edgeimage
- TensorFlow开始 | Get StartedTensorBoard: Visualizing Learning（TensorBoard:可视化学习）
TensorBoard: Visualizing Learning（TensorBoard:可视化学习）
TensorBoard:VisualizingLearning 您将使用TensorFlow进行的计算（如训练大量深度神经网络）可能会很复杂且令人困惑。
- PHPImage/GraphicsMagickGmagick::embossimage
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我们用给定半径和标准偏差（西格玛）的高斯算子对图像进行卷积。为了得到合理的结果，半径应该大于西格玛。使用半径为0，它会为您选择合适的半径。
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我们用给定半径和标准偏差（西格玛）的高斯算子对图像进行卷积。为了得到合理的结果，半径应该大于西格玛。使用半径为0，MotionBlurImage（）为您选择合适的半径。角度给出模糊动作的角度。
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- TensorFlow扩展 | ExtendCreating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
Creating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
tf.estimator.DNNClassifier：构建神经网络分类模型。tf.estimator.DNNRegressor：构建一个神经网络回归模型。
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