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一文讀懂TensorFlow（工作原理以及如何使用）
導(dǎo)讀：“我叫 Jacob，是谷歌 AI Residency 項(xiàng)目的學(xué)者。2017 年夏天我進(jìn)入這個(gè)項(xiàng)目的時(shí)候，我自己的編程經(jīng)驗(yàn)很豐富，對機(jī)器學(xué)習(xí)理解也很深刻，但以前我從未使用過 Te
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谷歌免費(fèi)開放基于TensorFlow 的機(jī)器學(xué)習(xí)速成課程 適合于國內(nèi)初學(xué)者
隨著人工智能發(fā)展越來越快，機(jī)器學(xué)習(xí)成為了如今的熱門行業(yè)，機(jī)器學(xué)習(xí)似乎是一個(gè)很重要的，具有很多未知特性的技術(shù)。今日報(bào)道，谷歌上線基于TensorFlow的機(jī)器學(xué)習(xí)速成課程，包含一系列視頻講座課程、
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TensorFlow 2.3.0-rc0 發(fā)布
TensorFlow 2.3.0 的首個(gè)候選版本發(fā)布了，主要特性和改進(jìn)包括：tf.data 添加了兩種新機(jī)制來解決輸入管道瓶頸并節(jié)省資源snapshottf.data service.詳情可查看使用
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深度學(xué)習(xí)發(fā)展的5個(gè)主力框架
深度學(xué)習(xí)需要大量的計(jì)算。它通常包含具有許多節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有許多需要在學(xué)習(xí)過程中必須不斷更新的連接。換句話說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層都有成百上千個(gè)相同的人工神經(jīng)元在執(zhí)行相同的計(jì)算。因此，
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GitHub上最受歡迎的28款開源的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，TensorFlow位列其中
現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為行業(yè)熱門，經(jīng)過二十幾年的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)目前也有了十分廣泛的應(yīng)用，如：數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、DNA序列測序、語音和手寫識(shí)別、戰(zhàn)略
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谷歌發(fā)布基于機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow模塊 改善AI模型的隱私保護(hù)
編者按：在物聯(lián)網(wǎng)和AI時(shí)代，數(shù)據(jù)成為重要的決策和生產(chǎn)工具，但是如何保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)不被濫用，是許多機(jī)構(gòu)和公民擔(dān)心的問題。谷歌公司在基于機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow的谷歌最新模塊，讓開發(fā)者只添加幾
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谷歌TensorFlow 2.2.0正式發(fā)布：道別Python 2，擁抱Python 3
TensorFlow 2.2.0 正式發(fā)布了，該版本終止了對 Python 2 的支持?，F(xiàn)在，新的 TensorFlow Docker 鏡像版本僅提供 Python 3。主要特性和改進(jìn)· 將字符串張量
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機(jī)器學(xué)習(xí)是不是好的工具
在2019世界人工智能大會(huì)期間，AI+藝術(shù)也成了其中一個(gè)關(guān)注和討論的板塊。在TensorFlow主題論壇上，兩位獨(dú)立開發(fā)者，AI研究員黃成之（Anna Huang）、蘭州大學(xué)信息工程學(xué)院助理研究
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谷歌開源更快、更高效的 TensorFlow 運(yùn)行時(shí) TFRT
TensorFlow 官方博客宣布開源新的運(yùn)行時(shí) TFRT，該運(yùn)行時(shí)提供了統(tǒng)一的、可擴(kuò)展的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)層，并在各類硬件上均具有高性能。TFRT 產(chǎn)品經(jīng)理 Eric Johnson 表示，TFRT 將取代現(xiàn)
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適用于人工智能開發(fā)的語言有哪一些
近年來，人工智能（AI）正在不斷釋放科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量，深刻改變著人類生產(chǎn)生活方式和思維方式，推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)力整體躍升。什么是AI？它將為我們帶來哪些價(jià)值？我們陸續(xù)為大家分享AI科普
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深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)你知道是什么嗎
強(qiáng)化學(xué)習(xí)非常適合實(shí)現(xiàn)自主決策，相比之下監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)則無法獨(dú)立完成此項(xiàng)工作。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域長久以來一直扮演著小眾性角色。然而，過去幾年以來，強(qiáng)化學(xué)習(xí)正越來越多地在各類AI項(xiàng)目當(dāng)
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人工智能有哪些發(fā)展的方向
人工智能有哪些方向？ 隨著超市刷臉支付、餐飲行業(yè)的服務(wù)機(jī)器人、智能音響等，人工智能已經(jīng)全面進(jìn)入了我們的生活。人工智能是一個(gè)比較前沿且學(xué)科跨度大，主要包括有以下方向。 P
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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)如何走向現(xiàn)實(shí)
我們周圍充斥著日益復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)?？上Ш苌儆腥酥廊绾问褂眠@些技術(shù)。 最近451 Research 研究機(jī)構(gòu)的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，缺乏技術(shù)人才繼續(xù)阻礙著人工智能技術(shù)革命。事實(shí)上，是人而不是
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AI助力野生動(dòng)物保護(hù)行動(dòng) 或?qū)⑴まD(zhuǎn)物種數(shù)量持續(xù)減少的惡性趨勢
世界野生動(dòng)物基金會(huì)的報(bào)告顯示，自20世紀(jì)70年代以來，脊椎動(dòng)物的數(shù)量平均減少了60%。聯(lián)合國的一項(xiàng)全球評估發(fā)現(xiàn)，有近100萬物種面臨滅絕的危險(xiǎn)，其中許多物種甚至可能在未來10年內(nèi)就盡數(shù)滅絕。
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機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)如何讓應(yīng)用程序變得更加容易
新消息：谷歌發(fā)布了免費(fèi)的開源軟件，這將使構(gòu)建量子機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序變得更加容易。TensorFlow Quantum是谷歌廣受歡迎的TensorFlow工具包的一個(gè)附加組件，該工具包自2015年推
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量子計(jì)算能否影響人工智未來的發(fā)展
（文章來源：教育新聞網(wǎng)） 谷歌本周已經(jīng)發(fā)布了他們的TensorFlow框架的新版本-TensorFlow Quantum(TFQ)，這是一個(gè)用于原型量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開源庫。 量
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CEVA宣布，其DSP和語音神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成TensorFlow Lite for Microcontrollers
用于定制語音喚醒命令的WhisPro?語音識(shí)別軟件現(xiàn)可用開源TensorFlow Lite for Microcontrollers，在邊緣設(shè)備實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)
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TensorFlow通過優(yōu)化的開源SYCL庫獲得對PowerVR GPU的原生支持
開源的SYCL神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫已針對PowerVR進(jìn)行了優(yōu)化，通過攜手Codeplay使開發(fā)人員可以更輕松地移植現(xiàn)有代碼
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TensorFlow?通過優(yōu)化的開源SYCL?庫獲得對PowerVR GPU的原生支持
開源的SYCL神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫已針對PowerVR進(jìn)行了優(yōu)化，通過攜手Codeplay使開發(fā)人員可以更輕松地移植現(xiàn)有代碼
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tensorflow學(xué)習(xí)使用路線
一、學(xué)習(xí)路線個(gè)人感覺對于任何一個(gè)深度學(xué)習(xí)庫，如mxnet、tensorflow、theano、caffe等，基本上我都采用同樣的一個(gè)學(xué)習(xí)流程，大體流程如下：(1)訓(xùn)練階段：數(shù)據(jù)打包-》網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、訓(xùn)練-
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