Tutorias

Redes Neurais basico.
Os primeiros tutoriais Tensorflow guiará você através de treinamento e teste de uma rede neural simples para classificar números manuscritos do banco de dados MNIST de imagens numéricas.

MNIST Para ML* Iniciantes
Se você é novo para a aprendizagem de máquina, recomendamos que comece aqui. Você vai aprender sobre um problema clássico, classificação de números escrito à mão  (MNIST), e obter uma introdução suave à classificação multiclasse.

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Deep MNIST  para Experts

Se você já está familiarizado com outros pacotes de software de aprendizagem de profundidade, e já estão familiarizados com MNIST, este tutorial vai lhe dar uma breve cartilha sobre TensorFlow.

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TensorFlow Mecânica 101

Este é um tutorial técnico, onde nós caminhamos-lo através dos detalhes do uso da infra-estrutura TensorFlow para treinar modelos em escala. Usamos MNIST como o exemplo.

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Fácil ML com tf.contrib.learn

tf.contrib.learn Quickstart

Uma rápida introdução para tf.contrib.learn, uma API de alto nível para TensorFlow. Construir, treinar e avaliar uma rede neural com apenas algumas linhas de código.

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Visão geral de modelos lineares com tf.contrib.learn

Uma visão geral do conjunto rico de tf.contrib.learn de ferramentas para trabalhar com modelos lineares em TensorFlow.

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Linear Modelo Tutorial

Este tutorial orienta o código para a construção de um modelo linear usando tf.contrib.learn.

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Largura e profundidade de Aprendizagem Tutorial

Este tutorial mostra como usar tf.contrib.learn para treinar em conjunto um modelo linear e uma rede neural profunda para aproveitar as vantagens de cada tipo de modelo.

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Anotando e monitorando Basics com tf.contrib.learn

Este tutorial mostra como usar recursos de registro de TensorFlow ea API Monitor para auditar a formação em curso de uma rede neural.

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TensorFlow Servindo

TensorFlow Servindo

Uma introdução ao TensorFlow Servir, um sistema flexível, de alto desempenho para servir modelos de aprendizagem de máquina, projetados para ambientes de produção.

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Processamento de imagem

Convolucionais Redes Neurais

Uma introdução às redes neurais convolucionais usando o conjunto de dados Cifar-10. redes neurais convolucionais são particularmente adaptados às imagens, pois elas exploram invariância de tradução para produzir representações mais compactos e eficazes de conteúdo visual.

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reconhecimento de imagem

Como executar o reconhecimento de objetos usando uma rede neural convolutional treinados em dados IMAGEnet desafio e jogo de etiqueta.

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Sonho profundo alucinações visuais

Com base no modelo de Inception reconhecimento, vamos lançar uma versão TensorFlow da rede neural software alucinações visuais Sonho profundo.

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Linguagem e seqüência de processamento

Representações do vetor das Palavras

Este tutorial motiva por isso que é útil para aprender para representar palavras como vetores (embeddings palavra chamada). Ele introduz o modelo word2vec como um método eficiente para embeddings aprendizagem. Ele também cobre os detalhes de alto nível atrás de métodos de formação de ruído-contrastive (o maior avanço recente na embeddings formação).

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Recorrentes Redes Neurais

Uma introdução ao RNNs, em que treinamos uma rede LSTM para prever a próxima palavra em uma frase Inglês. (A tarefa às vezes chamado Modeling Language).

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Modelos Sequence-a-sequência

A seguir para o tutorial RNN, onde montamos um modelo de sequência-to-sequência para a tradução automática. Você vai aprender a construir seu próprio tradutor Inglês-to-francês, inteiramente máquina aprendeu, end-to-end.

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SyntaxNet: Modelos Neurais de Sintaxe

Uma introdução ao SyntaxNet, um quadro Natural Language Processing para TensorFlow.

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Aplicações não-ML

Mandelbrot

TensorFlow pode ser utilizada para o cálculo que não tem nada a ver com a aprendizagem de máquina. Aqui está uma implementação simples de visualização conjunto de Mandelbrot.

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Equações diferenciais parciais

Como outro exemplo de não-máquina de computação de aprendizagem, oferecemos um exemplo de uma simulação PDE ingênua das gotas de chuva que aterram em uma lagoa.


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