最后，教程提供如何复制谷歌的 NMT 系统（GNMT）中的关键功能，在多个 GPU 上进行训练的详细信息。 这一教程还包括详细的基准测试结果，使用者可以自行复制。...教程还包括其他基准测试结果（英语 - 越南语，德语 - 英语）。...编码器将源句子转换成一个“meaning”向量，这个向量通过解码器传递，产生翻译结果。...本教程要求最新版本的TensorFlow（version 1.2.1）。...最后，score 函数的选择往往会导致性能表现不同。
经典的sklearn集成模型 结果： 真是又快又准啊！由于该数据的已经是被打乱了，非原顺序，所以看起来是这样 另外参数优选的代码被注释掉了，感兴趣的可以自己调参。...卷积神经网路CNN 既然sklearn已经足够简单高效，为啥要用卷积神经网络(cnn)呢，江湖传言它有两个大优势： 1、sklearn需要人工进行特征优选，cnn会进行自动优选特征 2、...上代码 #参考http://blog.csdn.net/jerry81333/article/details/52979206 周莫烦的系列视频教程，跪地推荐 结果是这样的： 上文中只训练了200次，...RNN之递归神经网路LSTM 在tensorflow里RNN才是做回归计算的正规军，其中LSTM更是让人工智能有了记忆，如果cnn最适合做的是图像识别，那么LSTM就是视频识别。...网上的教程多是用正余弦数据在做预测，输入输出都是一维，我这用波士顿房价，输入是13个特征！ 注意与前面两个模型不同的是，没有用train_test_split把训练数据分割，而是用的时序数据。
来源商业新知网，原标题：MIT高赞深度学习教程：一文看懂CNN、RNN等7种范例（TensorFlow教程） 我们不久前介绍了 MIT 的深度学习基础系列课程，由 MIT 学术研究员 Lex Fridman...循环神经网络 (RNN) RNN 是具有循环的网络，因此具有 “ 状态记忆 ”。它们可以及时展开，成为权重共享的前馈网络。...使用 TensorFlow 生成文本的教程是我最喜欢的教程之一，因为它用很少的几行代码就完成了一些了不起的事情：在字符基础上生成合理的文本： 使用 TensorFlow 生产文本 使用 TensorFlow...Encoder-Decoder 架构的应用包括语义分割、机器翻译等。...TensorFlow 教程： 请参阅驾驶场景分割的教程，该教程演示了针对自主车辆感知问题的最先进的分割网络： 使用 TensorFlow 的驾驶场景分割 地址： https://github.com/
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。...欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 随着谷歌2015年发布开源人工系统TensorFlow，让本就如火如荼的深度学习再添一把火，截至现在，TensorFlow...地址：http://www.leiphone.com/news/201701/tGlVRXWShwe7ffHW.html（点击文末阅读原文查看） 运用TensorFlow处理简单的NLP问题 当前互联网每天都在产生大量的文本和音频数据...locationNum=1&fps=1（点击文末阅读原文查看） 基于Tensorflow的CNN/CRF图像分割技术 本篇文章验证了卷积神经网络应用于图像分割领域时存在的一个问题——粗糙的分割结果。...根据像素间交叉熵损失的定义，我们在简化的场景下进行了模型的训练，并使用后向传播来更新权重。我们使用条件随机场（CRFs）来解决分割结果粗糙的问题，并取得了很好的效果。
本博文就是使用TensorFlow的embedding_lookup模块对Word2Vec训练保存与简单使用的探究。 在此基础之上，我们就可以使用自己训练的Word2Vec进行RNN处理应用。...参数说明: params: 表示完整的embedding张量,或者除了第一维度之外具有相同形状的P个张量的列表,表示经分割的嵌入张量。...The TensorFlow Authors..../3_1Word2Vec/MyModel 结果分析： 训练10万步后，loss由149减少到4.6，每个数据都找到了一个较为适合的语料空间位置。...区分出了，数字词汇都在靠近的位置。 模型的复用 在上个部分我们训练的过程中，我们也把训练的结果保存到了tf_128_2.pkl文件中，我们这部分要做的就是把保存的数据给取出来。
用 TensorFlow 学习神经网络 为什么选择 TensorFlow 启动和运行 TensorFlow ANN——人工神经网络 CNN——卷积神经网络 RNN——循环神经网络 训练网络：最佳实践...支持向量机（SVM） 支持向量机是一种非常经典的 ML 模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是类别间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。...这一部分作者介绍了很多 TensorFlow 相关的教程与实现，推荐读者可以直接看 TensorFlow 的官方教程。...你可以试试 TensorFlow 官方中文版教程 关于 TensorFlow，你应该了解的 9 件事 用 TensorFlow Estimator 实现文本分类 在了解 TensorFlow 后，作者表示我们可以迭代地学习用深度学习做工程...每一次深度挖掘一个专题，包括理论、教程、实现案例（例如 RNN 理论、RNN 教程和 RNN 实现案例）。 第二步循环多个主题后，再看一遍第一步的资源，抓住主要的推导与细节。
从 ML 到 DL、Scikit-Learn 到 TensorFlow，你需要这份学海指南。 曾有多少次，当你试图接近某一个新主题或领域时，会感到困惑、迷失方向并且无「路」可循。...用 TensorFlow 学习神经网络 为什么选择 TensorFlow 启动和运行 TensorFlow ANN——人工神经网络 CNN——卷积神经网络 RNN——循环神经网络 训练网络：最佳实践...支持向量机（SVM） 支持向量机是一种非常经典的 ML 模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是类别间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。...这一部分作者介绍了很多 TensorFlow 相关的教程与实现，推荐读者可以直接看 TensorFlow 的官方教程。...每一次深度挖掘一个专题，包括理论、教程、实现案例（例如 RNN 理论、RNN 教程和 RNN 实现案例）。 第二步循环多个主题后，再看一遍第一步的资源，抓住主要的推导与细节。
用 TensorFlow 学习神经网络 为什么选择 TensorFlow 启动和运行 TensorFlow ANN——人工神经网络 CNN——卷积神经网络 RNN——循环神经网络 训练网络： 最佳实践...支持向量机（SVM） 支持向量机是一种非常经典的 ML 模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是类别间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。...这一部分作者介绍了很多 TensorFlow 相关的教程与实现，推荐读者可以直接看 TensorFlow 的官方教程。...你可以试试 TensorFlow 官方中文版教程 关于 TensorFlow，你应该了解的 9 件事 用 TensorFlow Estimator 实现文本分类 在了解 TensorFlow 后，作者表示我们可以迭代地学习用深度学习做工程...每一次深度挖掘一个专题，包括理论、教程、实现案例（例如 RNN 理论、RNN 教程和 RNN 实现案例）。 第二步循环多个主题后，再看一遍第一步的资源，抓住主要的推导与细节。
这是一套中国香港科技大学发布的极简 TensorFlow 入门教程，三天全套幻灯片教程已被分享到 Google Drive。...机器之心将简要介绍该教程并借此梳理 TensorFlow 的入门概念与实现。 该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念，而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。...该教程后一部分使用了大量的实现代码来解释前面我们所了解的循环神经网络基本概念，包括 TensorFlow 中单个循环单元的构建、批量输入与循环层的构建、RNN 序列损失函数的构建、训练计算图等。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么 TensorFlow 的计算图会非常大。...因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。 3.
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。...本文将提供一个简短的教程，用于训练语音识别的RNN；教程包含了全部代码片段，你可以找到相应的 GitHub 项目。 我们正在使用的软件，就是从这个开源项目的代码而来。...对于字符产生的RNN模型而言，字符与词的编辑距离在语音语言（例如 Esperonto 和 Croatian）中是相似的，语音语言中不同的声音有不同的字符。...我们将使用TensorFlow的CTC实现，也会继续研究和改进与CTC相关的各种实现，例如这篇来自百度的文章。...这些数据文件名称使用一个数据集对象类加载到 TensorFlow 图中，这样会帮助TensorFlow有效加载和处理数据，并且将独立的分片数据从 CPU 加载到 GPU 内存中。
这是一套中国香港科技大学发布的极简 TensorFlow 入门教程，三天全套幻灯片教程已被分享到 Google Drive。...机器之心将简要介绍该教程并借此梳理 TensorFlow 的入门概念与实现。 该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念，而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。...该教程后一部分使用了大量的实现代码来解释前面我们所了解的循环神经网络基本概念，包括 TensorFlow 中单个循环单元的构建、批量输入与循环层的构建、RNN 序列损失函数的构建、训练计算图等。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么 TensorFlow 的计算图会非常大。...，它可以产生和为 1 的类别概率。
机器之心将简要介绍该教程并借此梳理 TensorFlow 的入门概念与实现。 该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念，而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。...该教程后一部分使用了大量的实现代码来解释前面我们所了解的循环神经网络基本概念，包括 TensorFlow 中单个循环单元的构建、批量输入与循环层的构建、RNN 序列损失函数的构建、训练计算图等。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么 TensorFlow 的计算图会非常大。...因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。 3....，它可以产生和为 1 的类别概率。
选自GitHub 作者：Shuai Zheng等 机器之心编译 参与：蒋思源 本 Github 项目通过结合 CNN 和 CRF-RNN 模型实现图像的语义分割，读者可以跟随该项目利用 Keras/Tensorflow...代码实现「CRF-RNN」图像语义分割的方法，该论文《Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks》最先发表在 ICCV2015 中。.../compile.sh 如果构建成功，我们就能看到一个名为 high_dim_filter.so 的新文件（扩展名可能会根据我们的系统而不同）。...run_demo.py # Make sure that the correct virtualenv is already activated 如果以上运行顺利，我们就可以在文件「labels.png」看到语义分割的结果...我们应用该提出的方法解决图像语义分割问题，它在 Pascal VOC 2012 挑战赛语义分割基准上获得了最好的结果。 ? 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
一个节点获得 0 个或者多个张量 tensor，执行计算，产生0个或多个张量。...图必须在会话(Session)里被启动，会话(Session)将图的op分发到CPU或GPU之类的设备上，同时提供执行op的方法，这些方法执行后，将产生的张量(tensor)返回。 1....op)， # 向方法表明, 我们希望取回矩阵乘法 op 的输出. result = sess.run(product) # 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象....对象的 run() 调用 执行图时, # 传入一些 tensor, 这些 tensor 会帮助你取回结果...RNN与机器翻译 Day 10. 用 Recursive Neural Networks 得到分析树 Day 11. RNN的高级应用
文档可能会不一致 TensorFlow有许多不错的教程，而且代码有很好的注释（感谢作者）。但是机器学习/深度学习是很深而且很广的领域，而且在新功能和文档/教程之间会有滞后。...例如，Udacity教程和RNN教程使用宾州树库数据（Penn TreeBank data）来建立语言模型具有很好的说明性，因为它们简单。...我们意识到TensorFlow RNN教程唯一权威之处就是就是全面序列-序列模型，它使用多单元RNN（GRU或LSTM），采用了attention，bucketing，和采样softmax。哇！...高品质的教程会逐渐提高复杂度，从简单的RNN语言模型到能够学习反转词语的普通序列-序列RNN编码器-解码器架构，到具有attention的神经翻译序列-序列LSTM，然后到具有多单元RNN，bucketing...我猜测由于缺乏这种循序渐进的样例可能可以解释为什么社区已经产生了许多流行的TensorFlow模型，但我们还没看到许多创新架构和聪明的混用。 如果缺乏文档，那么就去看测试！
玩过图像分类的开发者不少，许多人或许对图像分割（image segmentation）也不陌生，但图像注解（image caption）的难度，无疑比前两者更进一步。...而作为结果的注解生成模型，需要平衡对视觉线索和自然语言的理解。 这两门传统上泾渭分明、并不相关的领域之间所产生的交集，有潜力在业内产生广泛的影响。...现在教程开始。 图像注解生成模型 ? 在高层级，这就是我们将要训练的模型。每一幅图像将会用深度 CNN 编码成 4,096 维的矢量表示。...一个语言生成 RNN 会随后对其按次序解码，成为自然语言描述。 注解生成——作为图像分类的延伸 作为一个历史悠久的 CV 任务，图像分类背后有许多强大模型。...由于文本的序列本质，我们需利用 RNN/LSTM 中的循环。对于序列中的给定词语，这些网络被训练，用以预测下一个词语以及图像表示。
最后，本教程将讲解如何复制谷歌 NMT（GNMT）系统 [5] 的关键特征，以实现在多个 GPU 上训练模型。 本教程包括具体的基准测试结果，用户可自行复制。...本教程还包括其他的基准测试结果（英语转越南语、德语转英语）。...我们该教程会注重神经机器翻译（NMT）任务，神经机器翻译是 seq2seq 模型很好的试验台，并且已经获得了广泛的成功。我们使用的代码是极其轻量、高质量、可投入生产并且结合了最新研究思路的实现。...然后我们会讨论构建更好神经机器翻译模型（翻译速度和质量）可能的技巧，例如 TensorFlow 最好的实践方法（batching, bucketing）、双向循环神经网络和集束搜索等。...安装该教程 为了安装该教程，我们需要先安装 TensorFlow。本教程需要最新的 TensorFlow 教程（目前为 1.2.1 版本）。
三、实现前馈神经网络 四、CNN 实战 五、使用 TensorFlow 实现自编码器 六、RNN 和梯度消失或爆炸问题 七、TensorFlow GPU 配置 八、TFLearn 九、使用协同过滤的电影推荐...和 Keras 中的 RNN 七、TensorFlow 和 Keras 中的用于时间序列数据的 RNN 八、TensorFlow 和 Keras 中的用于文本数据的 RNN 九、TensorFlow...并行 后记 TensorFlow 学习指南 一、基础 二、线性模型 三、学习 四、分布式 TensorFlow Rager 教程 一、如何使用 TensorFlow Eager 构建简单的神经网络...零、前言 一、TensorFlow 的设置和介绍 二、深度学习和卷积神经网络 三、TensorFlow 中的图像分类 四、目标检测与分割 五、VGG，Inception，ResNet 和 MobileNets...虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）
这些notebooks主要是使用Python 3.6与Keras 2.1.1版本跑在一台配置Nivida 1080Ti的Windows 10的机台所产生的结果，但有些部份会参杂一些Tensorflow与其它的函式库的介绍...）学习介绍 1.9: One-hot编码工具程序介绍 1.10:循环神经网络（RNN）介绍 1.11: LSTM的返回序列和返回状态之间的区别 1.12:用LSTM来学习英文字母表顺序 3、图像分类（Image...双手（Hands）检测-YOLOv2模型训练与调整 3.6:辛普森卡通图象角色（Simpson）检测-YOLOv2模型训练与调整 3.7: MS COCO图象检测-YOLOv2模型训练与调整 4.物体分割...在开始本教程之前，建议先看完PyTorch官方教程。...） 3、高级 生成性对抗网络 变分自动编码器 神经风格转移 图像字幕（CNN-RNN） 4、工具 PyTorch中的TensorBoard 总结 TensorFlow、Keras和PyTorch
audio = np.fromstring(raw_audio_data, dtype=np.int16) #此时audio是一个一维的ndarray,如果音频是双声道, #我们只需要对其进行reshape...就可以了 audio = np.reshape(audio, [-1, 2]) # 然后就可以使用python_speech_features做进一步操作了 tensorflow中做语音识别会碰到的...序列的长度.此 sequence_length 和用在dynamic_rnn中的sequence_length是一致的,使用来表示rnn的哪些输出不是pad的. preprocess_collapse_repeated...序列的长度.此 sequence_length 和用在dynamic_rnn中的sequence_length是一致的,使用来表示rnn的哪些输出不是pad的....返回值: 一个tuple (decoded, log_probabilities) decoded: 一个只有一个元素的哦list. decoded[0]是一个SparseTensor,保存着解码的结果
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