谷歌于发布了 tf-seq2seq —— 基于 TensorFlow 的 seq2seq 框架。谷歌表示，它使开发者试验 seq2seq 模型变得更方便，更容易达到一流的效果。

将机器学习引入到编码器优化上，是个较大胆的尝试，而且从效果来看，编码速度提升显著，且压缩性能下降不多，说明该方法是可取的，这也为后面编码器优化拓宽一个好的思路。

朴素贝叶斯分类 所有贝叶斯分类都是基于贝叶斯定理，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中运用广泛简单的一种，另外，它还基于特征条件独立假设。 贝叶斯定理 贝叶斯定理是计算条件概率的公式，条件概率即是事件B发生的前提下事件A发生的概率，记作P(A|B)，叫做事件B发生的情况下A的条件概率。…

Create amazing 360 and VR content using React

这是用 TensorFlow 来识别手写数字的官方经典入门例子，数据都是已经处理过准备好了的，但是只到计算准确度概率那就停了，缺少拿实际图片运用的例子，初学者看完之后难免发蒙。于是，本文第二段用一些实际图片来验证我们的模型。文中例子基于 TensorFlow 1.0.0，看过官…

前段时间一个数据科学家介绍他建立的一个自动的机器学习框架，几乎可以解决任何机器学习问题。这篇文章是作者对那个框架的分析。

随着柯洁与 AlphaGo 结束以后，大家是不是对人工智能的底层奥秘越来越有兴趣？深度学习已经在图像分类、检测等诸多领域取得了突破性的成绩。但是它也存在一些问题。首先，它与传统的机器学习方法一样，通常假设训练数据与测试数据服从同样的分布，或者是在训练数据上的预测结果与在测试数据上的…

机器学习之正则化项的解释。

TensorFlow 支持使用多台机器的设备进行计算。本文基于官方教程，实践了分布式 TensorFlow 搭建的过程。