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正在探索机器学习和深度学习的奥妙。
TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音！本文的作者，是一位前端工程师，经过自己不断的经验积累，为大家总结了 18 个 Tips，希望可以帮助大家训练出更好的模型。TensorFlow.js 发布之后我就把之前训练的目标/人脸检测
两周前，Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架，它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。Google立刻动手反制，没几天就给出新版的TensorFlow测试数据，在性能上开始压制Caffe2。由此看来，要在人工智能上赶超Googl
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会在公众号中推送，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第十章节的第十一节课。
配置神经网络十分困难，因为并没有关于如何进行配置的好理论。你必须用系统化的思维从动态结果和客观结果这两个角度探讨不同配置，设法理解给定预测建模问题。在本教程中，您将学会探讨如何配置LSTM网络解决时间序列预测问题的方法。如何调试和解释训练epoch个数的结
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第五章节的第六
本文 AI100 已获得作者授权，转载需获同意。最近，由于深度神经网络在计算机视觉等众多领域取得了突破性成果，大家对深度神经网络的热情十分高涨，兴致满满。但是，关于深度神经网络，仍然存在很多值得注意的地方，其中之一就是很难完全理解神经网络真正的运行过程。如
TensorFlow* 是一款领先的深度学习和机器学习框架。截至 2017 年 5 月，该框架集成了面向英特尔 至强 处理器和英特尔 至强融核 处理器的多项优化。本文是教程系列的第三部分，旨在提供相关信息帮助开发人员通过 GitHub* 存储库中可用的资源
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