新手入门深度学习,选择 TensorFlow 有哪些益处? 佟达:首先,对于新手来说,TensorFlow的环境配置包装得真心非常好.相较之下,安装Caffe要痛苦的多,如果还要再CUDA环境下配合OpenCV使用,对于新手来说,基本上不折腾个几天是很难搞定的. 其次,基于TensorFlow的教学资源非常多,中英文的都有,这对于新手也是非常有帮助的.Google做社区非常有一套,在中国有专门的一群人,会在第一时间把Google的开发者相关的进展翻译成中文. 另外,由于有Google背书,Ten

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

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tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 监督学习 1)决策树(Decision Tree) 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).在实际构造决策树时,通常要进行剪枝,这时为了处理由于数据中的噪声和离群点导致的过分拟合问题.剪