Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
D_ACMER
apachecn-dl-zh
提交
f0ff4189
A
apachecn-dl-zh
项目概览
D_ACMER
/
apachecn-dl-zh
与 Fork 源项目一致
Fork自
OpenDocCN / apachecn-dl-zh
通知
1
Star
0
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
A
apachecn-dl-zh
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
0
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
Pages
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
提交
Issue看板
体验新版 GitCode,发现更多精彩内容 >>
提交
f0ff4189
编写于
8月 04, 2020
作者:
W
wizardforcel
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
2020-08-04 21:52:03
上级
48b59ae7
变更
5
显示空白变更内容
内联
并排
Showing
5 changed file
with
10 addition
and
10 deletion
+10
-10
docs/mastering-tf-1x-zh/SUMMARY.md
docs/mastering-tf-1x-zh/SUMMARY.md
+3
-3
docs/mastering-tf-1x-zh/ch04.md
docs/mastering-tf-1x-zh/ch04.md
+1
-1
docs/mastering-tf-1x-zh/ch07.md
docs/mastering-tf-1x-zh/ch07.md
+1
-1
docs/mastering-tf-1x-zh/ch08.md
docs/mastering-tf-1x-zh/ch08.md
+1
-1
sidebar.md
sidebar.md
+4
-4
未找到文件。
docs/mastering-tf-1x-zh/SUMMARY.md
浏览文件 @
f0ff4189
...
...
@@ -2,11 +2,11 @@
+
[
一、TensorFlow 101
](
ch01.md
)
+
[
二、TensorFlow 的高级库
](
ch02.md
)
+
[
三、Keras 101
](
ch03.md
)
+
[
四、使用 TensorFlow
进行
经典机器学习
](
ch04.md
)
+
[
四、使用 TensorFlow
的
经典机器学习
](
ch04.md
)
+
[
五、使用 TensorFlow 和 Keras 的神经网络和 MLP
](
ch05.md
)
+
[
六、使用 TensorFlow 和 Keras 的 RNN
](
ch06.md
)
+
[
七、使用 TensorFlow 和 Keras 的时间序列数据
的
RNN
](
ch07.md
)
+
[
八、使用 TensorFlow 和 Keras 的文本数据
的
RNN
](
ch08.md
)
+
[
七、使用 TensorFlow 和 Keras 的时间序列数据
和
RNN
](
ch07.md
)
+
[
八、使用 TensorFlow 和 Keras 的文本数据
和
RNN
](
ch08.md
)
+
[
九、使用 TensorFlow 和 Keras 的 CNN
](
ch09.md
)
+
[
十、使用 TensorFlow 和 Keras 的自编码器
](
ch10.md
)
+
[
十一、TF 服务:生产中的 TensorFlow 模型
](
ch11.md
)
...
...
docs/mastering-tf-1x-zh/ch04.md
浏览文件 @
f0ff4189
# 四、使用 TensorFlow
进行
经典机器学习
# 四、使用 TensorFlow
的
经典机器学习
机器学习是计算机科学领域,涉及算法的研究,开发和应用,以使计算机器从数据中学习。计算机学习的模型用于进行预测和预测。机器学习研究人员和工程师通过构建模型然后使用这些模型进行预测来实现这一目标。现在众所周知,机器学习已成功地应用于各种领域,如自然语言理解,视频处理,图像识别,语音和视觉。
...
...
docs/mastering-tf-1x-zh/ch07.md
浏览文件 @
f0ff4189
# 七、使用 TensorFlow 和 Keras 的时间序列数据
的
RNN
# 七、使用 TensorFlow 和 Keras 的时间序列数据
和
RNN
时间序列数据是一系列值,以不同的时间间隔记录或测量。作为序列,RNN 架构是从这些数据训练模型的最佳方法。在本章中,我们将使用示例时间序列数据集来展示如何使用 TensorFlow 和 Keras 构建 RNN 模型。
...
...
docs/mastering-tf-1x-zh/ch08.md
浏览文件 @
f0ff4189
# 八、使用 TensorFlow 和 Keras 的文本数据
的
RNN
# 八、使用 TensorFlow 和 Keras 的文本数据
和
RNN
文本数据可以被视为一系列字符,单词,句子或段落。
**循环神经网络**
(
**RNN**
)已被证明是非常有用的序列神经网络结构。为了将神经网络模型应用于
**自然语言处理**
(
**NLP**
)任务,文本被视为单词序列。事实证明,这对于 NLP 任务非常成功,例如:
...
...
sidebar.md
浏览文件 @
f0ff4189
...
...
@@ -30,17 +30,17 @@
+
[
一、TensorFlow 101
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch01.md
)
+
[
二、TensorFlow 的高级库
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch02.md
)
+
[
三、Keras 101
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch03.md
)
+
[
四、使用 TensorFlow
进行
经典机器学习
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch04.md
)
+
[
四、使用 TensorFlow
的
经典机器学习
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch04.md
)
+
[
五、使用 TensorFlow 和 Keras 的神经网络和 MLP
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch05.md
)
+
[
六、使用 TensorFlow 和 Keras 的 RNN
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch06.md
)
+
[
七、使用 TensorFlow 和 Keras 的时间序列数据
的
RNN
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch07.md
)
+
[
八、使用 TensorFlow 和 Keras 的文本数据
的
RNN
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch08.md
)
+
[
七、使用 TensorFlow 和 Keras 的时间序列数据
和
RNN
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch07.md
)
+
[
八、使用 TensorFlow 和 Keras 的文本数据
和
RNN
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch08.md
)
+
[
九、使用 TensorFlow 和 Keras 的 CNN
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch09.md
)
+
[
十、使用 TensorFlow 和 Keras 的自编码器
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch10.md
)
+
[
十一、TF 服务:生产中的 TensorFlow 模型
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch11.md
)
+
[
十二、迁移学习和预训练模型
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch12.md
)
+
[
十三、深度强化学习
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch13.md
)
+
[
十四、生成
性
对抗网络
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch14.md
)
+
[
十四、生成对抗网络
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch14.md
)
+
[
十五、使用 TensorFlow 集群的分布式模型
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch15.md
)
+
[
十六、移动和嵌入式平台上的 TensorFlow 模型
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch16.md
)
+
[
十七、R 中的 TensorFlow 和 Keras
](
docs/mastering-tf-1x-zh/ch17.md
)
...
...
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录