这是本人在知乎上翻译的文章， 陆续更新中，现在搬运到掘金上来。 在这一系列文章中，你将学到深度学习的一些基本概念以及TensorFlow的使用，并完成手写体数字识别、图像分类、迁移学习、Deep Dream、风格迁移和强化学习等项目。 github上的Python NoteBoo…

题图来自：medium 本文主要演示了如何使用Inception v3模型进行迁移学习，创建新的图像分类器。 01 - 简单线性模型 | 02 - 卷积神经网络 | 03 - PrettyTensor | 04 - 保存& 恢复 05 - 集成学习 | 06 - CIFAR 1…

本文主要演示了如何使用Inception v3模型进行图像识别。 01 - 简单线性模型 | 02 - 卷积神经网络 | 03 - PrettyTensor | 04 - 保存& 恢复 05 - 集成学习 | 06 - CIFAR 10 by Magnus Erik Hvass…

题图来自 Combining Classifiers 本篇主要介绍神经网络的集成（ensemble）。 其中有大段之前教程的文字及代码，如果看过的朋友可以快速翻到下文 创建神经网络的集成（ensemble） 部分。 01 - 简单线性模型 | 02 - 卷积神经网络 | 03 …

01 - 简单线性模型 by Magnus Erik Hvass Pedersen / GitHub / Videos on YouTube 中文翻译 thrillerist / Github 如有转载，请附上本文链接。 介绍 先前的教程展示了一个简单的线性模型，对MNIST数…

题图来自: github 本文主要介绍了PrettyTensor，用来快速构建神经网络。 当然，原文写于16年，现在有更方便的API，后续会介绍。 本文有大段前篇教程的文字及代码，如果看过上一篇的朋友可以快速翻到下文PrettyTensor实现的那一部分去。 01 - 简单线性…

注：作者未提供教程#10，以后若有更新将补充。 本文主要演示了如何给图像增加“对抗噪声”，以此欺骗模型，使其误分类。 01 - 简单线性模型 | 02 - 卷积神经网络 | 03 - PrettyTensor | 04 - 保存& 恢复 05 - 集成学习 | 06 - CIF…

题图来自： Pictures: S06E16 Bart vs. Australia 本文主要演示了如何使用自己的图像数据，创建分类器。 01 - 简单线性模型 | 02 - 卷积神经网络 | 03 - PrettyTensor | 04 - 保存& 恢复 05 - 集成学习 |…

题图来自：github 本文主要演示了在CIFAR-10数据集上进行图像识别。 其中有大段之前教程的文字及代码，如果看过的朋友可以快速翻阅。 01 - 简单线性模型 | 02 - 卷积神经网络 | 03 - PrettyTensor | 04 - 保存& 恢复 05 - 集成学…