综述
面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程
如果你是机器学习领域的新手, 我们推荐你从本文开始阅读. 本文通过讲述一个经典的问题, 手写数字识别 (MNIST), 让你对多类分类 (multiclass classification) 问题有直观的了解.
面向机器学习专家的 MNIST 高级教程
如果你已经对其它深度学习软件比较熟悉, 并且也对 MNIST 很熟悉, 这篇教程能够引导你对 TensorFlow 有初步了解.
TensorFlow 使用指南
这是一篇技术教程, 详细介绍了如何使用 TensorFlow 架构训练大规模模型. 本文继续使用MNIST 作为例子.
卷积神经网络
这篇文章介绍了如何使用 TensorFlow 在 CIFAR-10 数据集上训练卷积神经网络. 卷积神经网络是为图像识别量身定做的一个模型. 相比其它模型, 该模型利用了平移不变性(translation invariance), 从而能够更更简洁有效地表示视觉内容.
单词的向量表示
本文让你了解为什么学会使用向量来表示单词, 即单词嵌套 (word embedding), 是一件很有用的事情. 文章中介绍的 word2vec 模型, 是一种高效学习嵌套的方法. 本文还涉及了对比噪声(noise-contrastive) 训练方法的一些高级细节, 该训练方法是训练嵌套领域最近最大的进展.
循环神经网络 (Recurrent Neural Network, 简称 RNN)
一篇 RNN 的介绍文章, 文章中训练了一个 LSTM 网络来预测一个英文句子的下一个单词(该任务有时候被称作语言建模).
序列到序列模型 (Sequence-to-Sequence Model)
RNN 教程的后续, 该教程采用序列到序列模型进行机器翻译. 你将学会构建一个完全基于机器学习,端到端的 英语-法语 翻译器.
Mandelbrot 集合
TensorFlow 可以用于与机器学习完全无关的其它计算领域. 这里实现了一个原生的 Mandelbrot 集合的可视化程序.
偏微分方程
这是另外一个非机器学习计算的例子, 我们利用一个原生实现的偏微分方程, 对雨滴落在池塘上的过程进行仿真.
MNIST 数据下载
一篇关于下载 MNIST 手写识别数据集的详细教程.
视觉物体识别 (Visual Object Recognition)
我们将毫无保留地发布已经选训练好的, 目前最先进的 Inception 物体识别模型.
敬请期待...
Deep Dream 视幻觉软件
我们将发布一个 TensorFlow 版本的 Deep Dream,这是一款基于 Inception 识别模型的神经网络视幻觉软件.
敬请期待...
