TensorFlow 机器学习 Cookbook cho máy tính PC Windows

tài liệu tensorflow 0.1.0
0: TensorFlow Machine Learning Cookbook (phiên bản: 0.1.0)
1: TensorFlow hoạt động như thế nào
15: khai báo các biến và tensor
30: Sử dụng trình giữ chỗ và biến
38: Ma trận
54: khai báo toán tử
62: Tải chức năng kích hoạt
72: Tài nguyên dữ liệu
83: Thư viện tài nguyên
89: học các mô-đun trong chương này
100: đồ thị tính toán
101: Hoạt động lồng theo thứ bậc
102: Hoạt động nhiều lớp
103: Chức năng mất tải
104: Tải lan truyền ngược
105: Huấn luyện ngẫu nhiên và hàng loạt
106: đào tạo kết hợp
107: Đánh giá mô hình
108: Học các mô-đun trong chương này
111: Ma trận chuyển vị
112: Dữ liệu hóa ma trận
113: Hồi quy tuyến tính của TensorFlow
114: Hàm mất mát cho hồi quy tuyến tính
115: Deming Return (Hoàn trả toàn bộ)
116: Hồi quy Lasso và hồi quy Ridge
117: Tỷ suất lợi nhuận của mạng đàn hồi
118: Hồi quy logistic
119: Học các mô-đun trong chương này
122: Giới thiệu
123: Máy vector hỗ trợ tuyến tính
124: hồi quy tuyến tính hồi quy
125: Cốt lõi trong TensorFlow
126: Máy vectơ hỗ trợ phi tuyến
127: Máy vector hỗ trợ nhiều lớp
128: Học các mô-đun trong chương này
131: Giới thiệu
132: Sử dụng phương pháp lân cận gần nhất
133: Chức năng khoảng cách văn bản
134: Tính hàm khoảng cách hỗn hợp
135: Đối sánh địa chỉ
136: Phương pháp láng giềng gần để xử lý hình ảnh
137: Học các mô-đun trong chương này
140: Giới thiệu
141: Cửa vận hành tải
142: Chức năng vận hành và kích hoạt cổng
143: Tải một lớp mạng nơ-ron
144: Tải mạng nơ-ron nhiều lớp
145: Sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp
146: Cải thiện dự đoán mô hình tuyến tính
147: Mạng thần kinh học Tic-Tac-Toe
148: Học các mô-đun trong chương này
151: Giới thiệu
152: Túi từ
153: Tần số thuật ngữ-Tần số văn bản nghịch đảo (TF-IDF)
154: Sử dụng Skip-Gram
155: CBOW (Túi liên tục cho các từ)
156: Ví dụ về ứng dụng Word2Vec
157: Phân tích cảm xúc Doc2Vec
158: Học mạng thần kinh Tic-Tac-Toe
159: Học các mô-đun trong chương này
162: Giới thiệu
163: CNN đơn giản
164: CNN nâng cao
165: Đào tạo lại một kiến ​​trúc hiện có
166: Sử dụng Stylenet / Neural-Style
167: Sử dụng giấc mơ sâu
168: Giới thiệu
169: Mô hình mạng nơ-ron hợp pháp để phát hiện thư rác
170: Mô hình LSTM để tạo văn bản
171: LSTM nhiều lớp xếp chồng lên nhau
172: Tạo bản dịch mô hình phân đoạn sang phân đoạn (Seq2Seq)
173: Huấn luyện phép đo độ tương đồng tiếng Xiêm
174: bài kiểm tra đơn vị
175: Sử dụng nhiều bộ truyền động (thiết bị)
176: Song song TensorFlow
177: Mẹo phát triển TensorFlow
178: Ví dụ về phát triển TensorFlow
179: Trực quan hóa đồ thị tính toán (sử dụng Tensorboard)
180: thuật toán di truyền
181: Phân tích cụm K-mean
182: Giải hệ phương trình vi phân thông thường
183: Khu rừng ngẫu nhiên
184: Keras trong TensorFlow

TensorFlow 机器学习 Cookbook