tensorflow 训练

雷锋网(公众号：雷锋网) ：本文原标题Reinforcement learning with TensorFlow，作者为Justin Francis，全文由雷锋字幕组编译。 翻译/  林立宏  文加图校对/  Julia整理/  凡江深度强化学习 （或者增强学习）是一个很难掌握的一个领域。在

雷锋网 AI 科技评论按：本文转载自“阿里技术”，雷锋网 AI 科技评论获授权转载，并做了不改动原意的编辑。NIPS 2017 在美国长滩举办，场面非常热烈。在本届会议上，阿里巴巴除有两篇论文入选 Workshop 并进行 Oral 和 Poster 形式报告外，三大技术事业部连续 3 天（5 日-7 日）在阿里展区举

雷锋网 AI科技评论消息，日前，Google Developers blog正式撰文发布TensorFlow 1.4版本，此次的更新迎来三个重大变化：Keras位于TensorFlow core中，Dataset API支持更多功能，引入效用函数tf.estimator.train_and_evaluate等等。

作者：Mihajlo Pavloski如果深层神经网络模型的复杂度非常高的话，那么训练它可能需要相当长的一段时间，当然这也取决于你拥有的数据量，运行模型的硬件等等。在大多数情况下，你需要通过保存文件来保障你试验的稳定性，防止如果中断（或一个错误），你能够继续从没有错误的地方开始。更重要的是，对于任何深度学习的框架，像T

作者： 付越 导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能，其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构（ https://github.com/tensorflow/models  ），大大降低了开发难度，利用现成的网络结构，无论fine-tuning还是重新训练

来源：Medium编译：Tom R TensorFlow内包含了一个强大的物体检测API，我们可以利用这API来训练自己的数据集实现特殊的目标检测。Dat Tran就分享了自己实现可爱的浣熊检测器的经历，在文章中作者把检测器的训练流程进行了梳理，我们可以举一反三来训练其他在工作项目中需要的检测器。下面我们一起来

作者：机器之心编译来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络(RNN)探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络，在谷歌(语音搜索)、百度(DeepSpeech)和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。然而，当我们开始着手

读了将近一个下午的 TensorFlow Recurrent Neural Network 教程，翻看其在 PTB 上的实现，感觉晦涩难懂，因此参考了部分代码，自己写了一个简化版的Language Model，思路借鉴了Keras的 LSTM text generati