若是你是机器学习领域的新手, 咱们推荐你从本文开始阅读. 本文经过讲述一个经典的问题, 手写数字识别 (MNIST), 让你对多类分类 (multiclass classification) 问题有直观的了解.html
阅读教程git
若是你已经对其它深度学习软件比较熟悉, 而且也对 MNIST 很熟悉, 这篇教程可以引导你对 TensorFlow 有初步了解.github
阅读教程网络
这是一篇技术教程, 详细介绍了如何使用 TensorFlow 架构训练大规模模型. 本文继续使用MNIST 做为例子.架构
阅读教程机器学习
这篇文章介绍了如何使用 TensorFlow 在 CIFAR-10 数据集上训练卷积神经网络. 卷积神经网络是为图像识别量身定作的一个模型. 相比其它模型, 该模型利用了平移不变性(translation invariance), 从而可以更更简洁有效地表示视觉内容.ide
阅读教程学习
本文让你了解为何学会使用向量来表示单词, 即单词嵌套 (word embedding), 是一件颇有用的事情. 文章中介绍的 word2vec 模型, 是一种高效学习嵌套的方法. 本文还涉及了对比噪声(noise-contrastive) 训练方法的一些高级细节, 该训练方法是训练嵌套领域最近最大的进展.google
阅读教程htm
一篇 RNN 的介绍文章, 文章中训练了一个 LSTM 网络来预测一个英文句子的下一个单词(该任务有时候被称做语言建模).
TensorFlow 能够用于与机器学习彻底无关的其它计算领域. 这里实现了一个原生的 Mandelbrot 集合的可视化程序.
这是另一个非机器学习计算的例子, 咱们利用一个原生实现的偏微分方程, 对雨滴落在池塘上的过程进行仿真.
一篇关于下载 MNIST 手写识别数据集的详细教程.
咱们将毫无保留地发布已经选训练好的, 目前最早进的 Inception 物体识别模型.
敬请期待...
咱们将发布一个 TensorFlow 版本的 Deep Dream,这是一款基于 Inception 识别模型的神经网络视幻觉软件.