TensorFlow游乐场官网http://playground.tensorflow.org(国内需要梯子才能访问) 游乐场的神经网络结构有三层,第一层为输入层,输入的是特征向量(描述问题特征的向量,特征向量的提取对机器学习的效果十分重要),代表特征向量中每一个特征的取值.同一层的节点不会相连,而且每一层只和下一层链接(有的是跨层连接),直到最后一层作为输出层得到计算结果.在输入层与输出层之间是隐藏层,是神经网络的主体结构. 通过游乐场可发现,使用神经网络解决分类问题主要有四个步骤: 提取问题…

A Neural Network Playground Understanding neural networks with TensorFlow Playground 机器之心翻译…

先上地址: http://playground.tensorflow.org 我试了一个最复杂的,螺旋形的.开始怎么训练都不行.后来我多加了几个神经元,居然能训练成功了.真是太牛逼了!…

TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二…

------------------------------------------------------------ Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spark -------------------------------------…

https://www.zhihu.com/question/41667903 Linux[公共基础]:TensorFlow的主要运行平台之一就是Linux,但是正式版对Windows的支持日趋完善,真的没时间学习Linux平台可以先在Windows上运行TensorFlow.不过,学习Linux真的用不了多久(当然是指做开发环境日常日用,立志做系统管理员还是要下一番功夫的).推荐Ubuntu 16.04 LTS,这不仅是“新手友好”的发行版,也是Google很多产品的官方支持版本,官方支持就会…

深层神经网络简称为深度学习有两个非常重要的特性1. 多层2. 非线性 线性模型的局限性 :例如前面的神经网络有两层(不算输入层),但是它和单层的神经网络井没有区别,任意线性模型的组合仍然还是线性模型,然而线性模型能够解决的问题是有限的 下面用TensorFlow Playground来演示 线性模型的局限性 还是以判断零件是否合格为例,输入为 X1 和巧,其中 X1 代表一个零件质量和平均质量 的差, X2代表一个零件长度和平均长度的差. 假设一个零件的质量及长度离平均质量及长度越近,那么这个零…

TensorFlow是Google公司2015年11月开源的第二代深度学习框架,是第一代框架DistBelief的改进版本. TensorFlow支持python和c/c++语言, 可以在cpu或gpu上进行运算, 支持使用virtualenv或docker打包发布. TensorFlow支持python2.7可以使用pip安装.仅使用cpu的版本: pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflo…

原文:https://github.com/aymericdamien/TopDeepLearning 项目名称 Stars 项目介绍 TensorFlow 29622 使用数据流图计算可扩展机器学习问题. Caffe 11799 Caffe是一个高效的开源深度学习框架. Neural Style 10148 Torch实现的神经网络算法. Deep Dream 9042 Deep Dream,一款图像识别工具. Keras 7502 一款Python实现的深度学习库,包括卷积神经网络.递归神经…

作者:黄璞链接:https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 前言:其实TensorFlow本身仅仅是一个分布式的高性能计算框架,想要用TF做深度学习,仅仅学习这个框架本身是没有太大意义的.因此应该将TF看作技术路线中的一个核心点,去掌握整个开发所需要的必要技术,知识.尤其是深度学习的基本原理,这对日后搭建模型,模型调参以至提出新的模型都是极其有用的.…