TensorFlow广泛和深度学习教程 在之前的TensorFlow线性模型教程中,我们使用人口普查收入数据集训练了一个逻辑回归模型来预测个人年收入超过5万美元的概率。
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。
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。
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。
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。
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。
更一般地,分类器和神经网络用于实数向量。他们操练最好的密集向量,其中所有值都有助于定义一个对象。然而,机器学习的许多重要输入,例如文字,没有自然的向量表示。
默认情况下(没有--all或--tags)gitdescribe只显示带注释的标签。有关创建带注释的标签的更多信息,请参阅git-tag[1]中-a和-s选项。
阿std::initializer_list对象在下列情况下自动构造: 阿带括号的列表用于列表初始化,包括函数调用列表初始化和赋值表达式。
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