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tensorflowjs 从入门到实践
zidea
创建于2021-06-25
订阅专栏
使用 JavaScript 开发机器学习模型,并直接在浏览器或 Node.js 中使用机器学习模型。
等 17 人订阅
共7篇文章
创建于2021-06-25
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zidea
1年前
JavaScript
浏览器端的机器学习 tensorflowjs(7) 手写数据集
tensorflowjs在浏览器端实现一个图片分类器,搭建环境已经如何加载数据。在浏览器端加载图片数据有一些小技巧在这里也会分享给大家
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zidea
1年前
JavaScript
前端
浏览器端的机器学习 tensorflowjs(6) 训练模型
现在模型已经定义好了,数据也下载并进行了处理,一切准备就绪准备开始训练。在训练模型之前,需要 "编译 "该模型,那么具体应该如何做呢?今天就来介绍一下
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zidea
1年前
JavaScript
前端
浏览器端的机器学习 tensorflowjs(5) 数据处理
为了体现 TensorFlow.js 的性能优势,需要将数据转换成张量,同时来需要进行一些处理如洗牌和归一化,具体做法代码里见。 数据洗牌 每次训练数据前我们需要将数据的顺序打乱好处是更利于训练。因为
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zidea
1年前
JavaScript
人工智能
浏览器端的机器学习 tensorflowjs(4) 定义模型
机器学习模型可以简单理解函数,接受一个输入然后经过函数得到一个输出的算法。当使用神经网络时,那么神经网络就是是模型还是算法,个人因为应该算算法。神经网络大家可以将其理解为复杂的模型,这个模型有大量参数
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zidea
1年前
JavaScript
浏览器端的机器学习 tensorflowjs(3) 加载 2D 数据
现在你已经创建了 HTML 和 JavaScript文件,当在浏览器中打开 index.html 文件,并打开devtools 控制台。 tf 是对 TensorFlow.js 库的引用 tfvis
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zidea
1年前
JavaScript
浏览器端的机器学习 tensorflowjs(2) 拟合 2D 数据
在本次分享中,利用一组汽车的数字数据来训练出一个模型进行拟合。 将展示训练的模型的通用打法,通过一个小型的数据集来训练一个简单的浅层神经网络。
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zidea
1年前
JavaScript
浏览器端的机器学习 tensorflowjs(1) 搭建环境
TensorFlow.js是一个JavaScript库,用于在浏览器和Node.js中训练和部署机器学习模型
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