使用Jupyter Notebook的Tensorflow教程 使用Jupyter Notebook用Python编写的TensorFlow教程（当然）。 试图尽可能友好地进行解释，因为这些教程是针对TensorFlow初学者的。 希望这些教程对于您的深度学习项目是有用的食谱。 享受编码！ :) 内容 / / / / 使用TensorFlow进行机器学习的基础知识： / / 多层感知器（MLP）： / / / 卷积神经网络（CNN）： / / / 使用预训练模型（VGG）：

TensorFlow 101：深度学习简介 我一生都在机器学习领域工作，从未见过像深度学习这样的算法能超越其基准测试-Andrew Ng 该存储库包括我从头开始完成的基于深度学习的项目实现。 您可以在分步教程中找到源代码和文档。 模型结构和预训练权重也可以共享。 面部表情识别 ， 这是一个自定义的CNN模型。 将Kaggle 数据集输入模型。 该模型运行速度很快，并产生令人满意的结果。 它也可以实时运行。 我们可以实时运行情感分析以及 ， 脸部识别 ， 人脸识别主要基于卷积神经网

Tensorflow-101 嗨！在这里我把翻译成中文以及我自己在ipython的实作程式码记录在Jupyter Notebook里，欢迎大家取用。 查尔·RNN word2vec 执照 MIT许可证（MIT） 版权所有（c）2016 c1mone 特此免费授予获得此软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制地处理软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，合并的权利，发布，分发，再许可和/或出售本软件的副本，并允许具备软件的人员这样做，但须满足以下条件： 以上版权声明和本许可声明应