TensorFlow

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: TFLearn прост в использовании и понимании. Он включает в себя простые концепции для построения высокомодульных сетевых уровней, оптимизаторов и различных

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 модель, с помощью которой пользователь может предсказать взаимосвязь между переменными предиктора и одной или несколькими независимыми переменными. Соотношение между этими

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 другом. Ниже приводится схематическое изображение искусственной нейронной сети:   Диаграмма показывает, что скрытые блоки связываются с внешним слоем. При этом блоки

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 векторы. Пример ввода слов встраивания показан ниже: blue: (0.01359, 0.00075997, 0.24608, ..., -0.2524, 1.0048, 0.06259) blues: (0.01396, 0.11887, -0.48963, ...,

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 любого графика в вертикальном выравнивании. Глубокая нейронная сеть включает до 36 000 узлов. TensorBoard помогает сворачивать эти узлы в блоки высокого

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 рекуррентными, потому что они выполняют математические вычисления последовательно. Рассмотрим следующие шаги для обучения периодической нейронной сети: Шаг 1 — Введите конкретный

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 приложения, как распознавание изображений и распознавание речи. Ниже приведены два важных типа глубоких нейронных сетей: Сверточные нейронные сети Рекуррентные нейронные

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, называемой графиком потока данных. Тензоры определяются как многомерный массив или список. Тензорные обозначены следующими тремя параметрами:   Ранг Единица размерности, описанная

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 — это наука о том, как заставить компьютеры действовать в соответствии с алгоритмами, разработанными и запрограммированными. Многие исследователи считают, что машинное обучение

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 чисел, который является либо непрерывным, либо дискретным, определяется как вектор. Алгоритмы машинного обучения работают с векторами фиксированной длины для лучшего генерирования