实践:《21个项目玩转深度学习基于TensorFlow的实践详解》PDF+源代码

1 写在前面 <21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解>以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容. 通过本书,读者可以训练自己的图像识别模型.进行目标检测和人脸识别.完成一个风格迁移应用,还可以使用神经网络生成图像和文本,进行时间序列预测.搭建机器翻译引擎,训练机器玩游戏.全书共包含21个项目,分为深度卷积网络.RNN网络.深度强化学习三部分.读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣,了解算法和编程框架的细节,让学习深度学习算法和Tens

书籍:<21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解> 人脸检测 FDDB FDDB是UMass的数据集,被用来做人脸检测(Face Detection).这个数据集比较大,比较有挑战性.而且作者提供了程序用来评估检测结果,所以在这个数据上面比较算法也相对公平. 2845 张图片,其中包含了 5171 张人脸: 包含了各种遮挡,高难度的姿态,低分辨率以及对焦模糊的人脸: 用椭圆来标定人脸区域: 同时包括灰度图和彩色图. 人脸识别 LFW 户外标记人脸数据集LFW (Labeled

下载:https://pan.baidu.com/s/19GwZ9X2E20L3BykhoxhjTg 更多资料:http://blog.51cto.com/3215120 <21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解>PDF+源代码PDF,378页,带书签目录,文字可以复制.配套源代码.深度学习经典书籍. 如图: 原文地址:http://blog.51cto.com/3215120/2316094

下载:https://pan.baidu.com/s/1NYYpsxbWBvMn9U7jvj6XSw更多资料:http://blog.51cto.com/3215120<21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解>PDF+源代码PDF,378页,带书签目录,文字可以复制.配套源代码.深度学习经典书籍.如图: <div id="jspay" sid="DkfSZwf0121" style="display:none"

Parameter Server 详解 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 更多相关博客请猛戳:http://blog.csdn.net/cyh_24 如需转载,请附上本文链接:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50545780 MXNet 是李沐(李少帅)和陈天奇等各路英雄豪杰打造的开源深度学习框架(最近不能更火了),其中最吸引我的是它的分布式训练的特性:而提供支持其分布式训练特性的正

资源链接:https://pan.baidu.com/s/1-v89VftxGHdzd4WAp2n6xQ<神经网络与深度学习(美)Michael Nielsen 著>中文版PDF+英文版PDF+源代码以及<神经网络与深度学习 >(吴岸城版)中文版PDF,206页,带书签目录:英文版PDF,292页,带书签目录:配套源代码.经典书籍,讲解详细.神经网络和深度学习给出了在图像识别.语义识别和NLP领域中很多问题的最好解决方案.本书将会教你在神经网络和深度学习背后的众多核心概念.两本中文

提纲: 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 - 卷积层 3. 卷积神经网络 - 功能层 4. 实例:卷积神经网络MNIST分类 期待目标: 1. 清楚神经网络优化原理,掌握反向传播计算. 2. 掌握卷积神经网络卷积层的结构特点,关键参数,层间的连接方式. 3. 了解不同卷积神经网络功能层的作用,会进行简单的卷积神经网络结构设计. 4. 能够运行TensorFlow卷积神经网络 MNIST.  f(x, y, z) = (x + y) * z (3.00 + 1.00) * -2.00 =

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本文标签:   机器学习 TensorFlow Google深度学习框架 分布式机器学习 唐源 VGG REST   服务器 自 2015 年底开源到如今更快.更灵活.更方便的 1.0 版本正式发布,由 Google 推出的第二代分布式机器学习系统 TensorFlow一直在为我们带来惊喜,一方面是技术层面持续的迭代演进,从分布式版本.服务框架 TensorFlow Serving.上层封装 TF.Learn 到 Windows 支持.JIT 编译器 XLA.动态计算图框架 Fold 等,以及