图解AI

摘要之前一直对机器学习很感兴趣,一直没时间去研究,今天刚好是周末,有时间去各大技术论坛看看,刚好看到一篇关于机器学习不错的文章,在这里就分享给大家了. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有

导入 tensorflow：import tensorflow as tf创建两个常量 op：m1 = tf.constant([[3, 3]])m2 = tf.constant([[2], [3]])创建一个矩阵乘法 op，把 m1 和 m2 传入：product = tf.matmul(m1, m2)print(product)打印 product 结果如下：Tenso...

在进行TensorFlow编程时一定要按照规则来进行，TensorFlow程序中包含两部分：建计算图的部分建好的计算图放在一个 Sesstion 会话中的执行部分如下图所示：解释构建计算图： 定义变量、初始化数据，建立运算关系。把计算图放到一个Sesstion中执行得到执行结果。例子实现矩阵乘法y = W*xw = [[3.0,5.5],[1.0,7.7]]； x =...

1. TensorFlow 特点使用图（graphs）来表示计算任务在被称之为会话（Session）的上下文（context）中执行图使用张量（tensor）表示数据通过变量（Variable）维护状态使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据2. TensorFlow结构Tensorflow 是一个编程系统，Tensorflow 结构如下图所示：...

不管是框架还是编程语言，归根结底只是实现工程化项目的工具而已，对于一个工程技术人员或者实际深度学习问题的研究员来讲，我们只需要了解下框架或语言的基本原理和使用方法就够了，拿深度学习框架Tensorflow来说，精力应当更多的放在如何用模型来解决实际问题上。TensorFlow框架，作为业余兴趣研究或学术研究是可以的，商业性研究对于大多数人来说还是算了。TensorFlow上手非常容易，我们应该...

不管是前端技术框架还是后端技术框架以及在深度学习技术框架，我们在决定使用前，都需要考虑以下几个方面，也就是我们在选型上通用的依据，这里以深度学习框架选型举例子：1） 性能方面性能方面一部分主要由实现该框架的语言决定，还有一小部分原因该框架的实现的架构决定。理论上说，运行最快的仍旧是C或C++一类，离着CPU指令近些语言效率要高很多。之前有篇文章专门介绍过深度学习流行的框架比较，有Torch...

1. 实现的效果开发者通过上传移动端软件(apk,pkg等)到云端,点击云端自动化测试来对上传的软件进行自动化测试,分析和bug定位,最终输出bug检测结果.2.实现的步骤这里先列出大致的一个实现步骤,然后对每一步如何做,在列出具体的思路 1) 模拟用户登录问题 2) 页面元素分类,并对元素有效标识 3) 对标识的页面元素进行判定3.具体每一步实现思路详解如下3.1 模拟用户登录问题 首先

作者:深度学习思考者来给大家总结一下卷积神经网络的各种操作 ,大家能够秒懂!先来几个静态图: 卷积算法的一些神奇GIF动画，包括不同的padding和strides。 上述是四种不同的卷积方式，大家都知道是哪种卷积吧？欢迎评论区给出答案！搞懂卷积神经网络流程 揭示输入的图像的真面目 结束

机器学习和深度学习库速查表Numpy库Pandas ScipyMatplotlibScikit LearnKerasNeural Networks Zoo

训练神经网络的五大算法

亲测可以玩!前言该项目通过卷积神经网络加Q-learning算法，利用Keras框架共210行代码实现了让程序自己学习如何玩耍FlappyBird。安装依赖库pip install keraspip install pygamepip install scikit-imagepip install h5py如果mac电脑没有安装pip命名,先安装该命令 pip install --upgrad

第一部分 基础语言pandax视频教程链接: https://pan.baidu.com/s/1pLqavVX 密码: fathpython入门到精通链接: https://pan.baidu.com/s/1mhVNIkC 密码: cvp3第二部分 数据篇链接: https://pan.baidu.com/s/1pLK25zP 密码: qtuu第三部分 机器学习部分吴恩达机器学习链接: htt

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前言用tensorflow这样工具的原因是：它允许我们用计算图（Computational Graphs）的方式建立网络. 下面就是对计算图的直观讲解。例如：结构计算图所建立的只是一个网络框架。在编程时，并不会有任何实际值出现在框架中。所有权重和偏移都是框架中的一部分，初始时至少给定初始值才能形成框架。因此需要initialization初始化。用法及参数说明：请类比管道构建来理解计算图的用法构造

安装第一步:安装pip npm install pip第2步:安装命令 pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl 第3步:测试 导入tensorflow如果不报错就成功 promote:~ apple$ import tensorflow测试案例:

深度学习库比较 库名 主语言 从语言 速度 灵活性 文档 适合模型 平台 上手难易 开发者 模式 Tensorflo C++ cuda/python/Matlab/Ruby/R 中等 好 中等 CNN/RNN Linux,OSX 难 Google 分布式/声明式 Caffe C++ cuda/pytho

前言 业余时间,看了关于深度学习方面的知识,对人工神经网络中激励函数存在疑惑,查阅资料,总结给大家,一起学习.激励函数作用 不使用激励函数的话，神经网络的每层都只是做线性变换，多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达能力不够，激励函数可以引入非线性因素。 其实很多时候我们更想直观的了解激励函数的是如何引入非线性因素的。通俗的理解就是因为, 现实并没有我们想象的那么美好, 它是残酷