TensorFlow

TensorFlow — TFLearn и его установка
-TFLearn может быть определен как модульный и прозрачный аспект глубокого обучения, используемый в платформе TensorFlow. Основным мотивом TFLearn является предоставление API TensorFlow более высокого уровня для облегчения и демонстрации новых экспериментов. Рассмотрим следующие важные особенности TFLearn:

TensorFlow — Линейная регрессия
-В этой главе мы сосредоточимся на базовом примере реализации линейной регрессии с использованием TensorFlow. Логистическая регрессия или линейная регрессия — это контролируемый подход машинного обучения для классификации категорий дискретных порядков. Наша цель в этой главе — создать

TensorFlow — однослойный персептрон
-Для понимания однослойного персептрона важно понимать Искусственные Нейронные Сети (ANN). Искусственные нейронные сети — это система обработки информации, механизм которой вдохновлен функциональностью биологических нейронных цепей. Искусственная нейронная сеть обладает множеством процессорных блоков, связанных друг с

TensorFlow — вложение слов
-Вложение слова — это концепция отображения отдельных объектов, таких как слова, на векторы и действительные числа. Это важно для ввода для машинного обучения. Концепция включает в себя стандартные функции, которые эффективно преобразуют дискретные входные объекты в полезные

TensorFlow — Визуализация TensorBoard
-TensorFlow включает в себя инструмент визуализации, который называется TensorBoard. Он используется для анализа графика потока данных, а также для понимания моделей машинного обучения. Важная особенность TensorBoard включает в себя просмотр различных типов статистики о параметрах и деталях

TensorFlow — Рекуррентные нейронные сети
-Рекуррентные нейронные сети — это тип глубоко ориентированного на обучение алгоритма, который следует последовательному подходу. В нейронных сетях мы всегда предполагаем, что каждый вход и выход не зависит от всех других слоев. Нейронные сети такого типа называются

TensorFlow — сверточные нейронные сети
-После понимания концепций машинного обучения мы можем переключить наше внимание на концепции глубокого обучения. Глубокое обучение является разделом машинного обучения и считается решающим шагом, предпринятым исследователями в последние десятилетия. Примеры реализации глубокого обучения включают в себя такие

TensorFlow — Основы
-В этой главе мы узнаем об основах TensorFlow. Начнем с понимания структуры данных тензора. Тензорная структура данных Тензорные элементы используются в качестве основных структур данных в языке TensorFlow. Тензорные элементы представляют соединительные ребра в любой блок-схеме,

TensorFlow — Машинное обучение и глубокое обучение
-Искусственный интеллект — одна из самых популярных тенденций последнего времени. Машинное обучение и глубокое обучение составляют искусственный интеллект. Диаграмма Венна, показанная ниже, объясняет взаимосвязь машинного обучения и глубокого обучения: Машинное обучение Машинное обучение —

TensorFlow — Математические основы
-Важно понять математические понятия, необходимые для TensorFlow, прежде чем создавать базовое приложение в TensorFlow. Математика считается сердцем любого алгоритма машинного обучения. Именно с помощью основных понятий математики определяется решение для конкретного алгоритма машинного обучения. Вектор Массив