TensorFlow 机器学习 Cookbook para PC

TensorFlow 机器学习 Cookbook

documentación de tensorflow 0.1.0
0: Libro de recetas de aprendizaje automático de TensorFlow (versión: 0.1.0)
1: ¿Cómo funciona TensorFlow?
15: declaración de variables y tensores
30: Usa marcadores de posición y variables
38: Matriz
54: declaración del operador
62: función de activación de carga
72: Recursos de datos
83: Biblioteca de recursos
89: módulos de aprendizaje en este capítulo
100: gráfico de cálculo
101: Operaciones de anidamiento jerárquico
102: Operación multicapa
103: función de pérdida de carga
104: Carga retropropagación
105: Entrenamiento aleatorio y por lotes
106: entrenamiento combinado
107: Evaluación del modelo
108: Módulos de aprendizaje en este capítulo
111: Transposición de matriz
112: Factorización de matrices
113: Regresión lineal de TensorFlow
114: Función de pérdida para regresión lineal
115: Deming Return (Retorno completo)
116: Regresión de Lasso y regresión de Ridge
117: El regreso de la red elástica
118: Regresión logística
119: Módulos de aprendizaje en este capítulo
122: Introducción
123: Máquina de vectores de soporte lineal
124: regresión regresión lineal
125: Núcleo en TensorFlow
126: Máquina de vectores de soporte no lineal
127: Máquina de vectores de soporte de clases múltiples
128: Módulos de aprendizaje en este capítulo
131: Introducción
132: Uso del método del vecino más cercano
133: función de distancia de texto
134: Calcular la función de distancia mixta
135: Coincidencia de dirección
136: Método de vecino cercano para el procesamiento de imágenes
137: Módulos de aprendizaje en este capítulo
140: Introducción
141: Puerta maniobra de carga.
142: Funcionamiento y activación de puerta
143: Carga una capa de red neuronal
144: Carga una red neuronal multicapa
145: usa una red neuronal multicapa
146: Mejora de la predicción del modelo lineal
147: Tic-Tac-Toe de aprendizaje de redes neuronales
148: Módulos de aprendizaje en este capítulo
151: Introducción
152: Bolsa de palabras
153: Término frecuencia-frecuencia de texto inverso (TF-IDF)
154: Utilice Skip-Gram
155: CBOW (Bolsa continua de palabras)
156: Ejemplo de aplicación Word2Vec
157: Análisis de sentimiento de Doc2Vec
158: Aprendizaje de tic-tac-toe de redes neuronales
159: Módulos de aprendizaje en este capítulo
162: Introducción
163: CNN simples
164: CNN avanzado
165: Reentrenamiento de una arquitectura existente
166: Usar Stylenet / Neural-Style
167: Usando Deep Dream
168: Introducción
169: Modelo de red neuronal convolucional para la detección de spam
170: modelo LSTM para generación de texto
171: LSTM multicapa apilada
172: Crear traducción de modelo de segmento a segmento (Seq2Seq)
173: Entrenamiento de medición de similitud siamés
174: prueba unitaria
175: Utilice varios actuadores (dispositivos)
176: Paralelización de TensorFlow
177: Consejos de desarrollo de TensorFlow
178: ejemplo de desarrollo de TensorFlow
179: Visualización de gráficos computacionales (usando Tensorboard)
180: algoritmo genético
181: análisis de conglomerados de K-medias
182: Resolver ecuaciones diferenciales ordinarias del sistema
183: Bosque aleatorio
184: Keras en TensorFlow