Explore machine learning concepts using the latest numerical computing library — TensorFlow — with the help of this comprehensive cookbook About This Book Your quick guide to implementing TensorFlow in your day-to-day machine learning activities Learn advanced techniques that bring more accuracy and speed to machine learning Upgrade your knowledge to the second generation of machine learning with this guide on TensorFlow Who This Book Is For This book is ideal for data scientists who are familiar with C++ or Python and perform machine learning activities on a day-to-day basis. Intermediate and advanced machine learning implementers who need a quick guide they can easily navigate will find it useful. What You Will Learn Become familiar with the basics of the TensorFlow machine learning library Get to know Linear Regression techniques with TensorFlow Learn SVMs with hands-on recipes Implement neural networks and improve predictions Apply NLP and sentiment analysis to your data Master CNN and RNN through practical recipes Take TensorFlow into production In Detail TensorFlow is an open source software library for Machine Intelligence. The independent recipes in this book will teach you how to use TensorFlow for complex data computations and will let you dig deeper and gain more insights into your data than ever before. You’ll work through recipes on training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, clustering analysis, artificial neural networks, and deep learning – each using Google’s machine learning library TensorFlow. This guide starts with the fundamentals of the TensorFlow library which includes variables, matrices, and various data sources. Moving ahead, you will get hands-on experience with Linear Regression techniques with TensorFlow. The next chapters cover important high-level concepts such as neural networks, CNN, RNN, and NLP. Once you are familiar and comfortable with the TensorFlow ecosystem, the last chapter will show you how to take it to production. Style and approach This book takes a recipe-based approach where every topic is explicated with the help of a real-world example.

IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS, VOL. 21, NO. 4, FOURTH QUARTER 2019 Nguyen Cong Luong , Dinh Thai Hoang , Member, IEEE, Shimin Gong , Member, IEEE, Dusit Niyato , Fellow, IEEE,PingWang , Senior Member, IEEE, Ying-Chang Liang , Fellow, IEEE, and Dong In Kim , Fellow, IEEE

使用深度学习的多手写数字识别（TensorFlow-Keras） 要求 TensorFlow（Keras） 的Python 3.5 + Numpy（+ MKL适用于Windows） PIL（枕头） Opencv的 tkinter（python GUI） 关于项目 使用CNN（卷积神经网络）在MNIST数据集上训练模型 将模型另存为'mnist.h5'（train_digit_recognizer.py） 使用tkinter GUI制作画布并在其上写数字 使用PIL在画布上获取“手写数字”的副本，并以“ img_ {image_number} .png”的形式保存到“ / img”中 同样在OpenCV帮助下，通过识别轮廓，它可以处理多个数字 使用保存的模型'mnist.h5'从画布预测保存的手写数字图像 屏幕截图 绘图画布... 输出图像... 使用PIL-ImageGrab

很棒的蒙特卡洛树搜索论文。 ⠀ ⠀⠀ 蒙特卡罗树搜索论文的精选列表，其中包含来自以下会议/期刊的实现： 机器学习 计算机视觉 自然语言处理 数据 人工智能 UAI 机器人RAS 游戏CIG 关于图分类、梯度提升、分类/回归树、欺诈检测和社区检测论文的类似集合以及实现。 2021年 学习停止：动态模拟蒙特卡罗树搜索（AAAI 2021） Li-Cheng Lan, Ti-Rong Wu, I-Chen Wu, Cho-Jui Hsieh [纸] Dec-SGTS：多代理协调的分散子目标树搜索（AAAI 2021） 李明龙、蔡忠轩、杨文静、吴丽霞、徐颖慧、王季 [纸] 改进的 POMDP 树搜索规划与优先行动分支 (AAAI 2021) 约翰·默恩、阿尼尔·耶尔迪兹、劳伦斯·布什、Tapan Mukerji、Mykel J. Kochenderfer [纸]

该讲座主要面向机器学习、计算机科学或相关学位的硕士学生，但也可能吸引其他学科的学生，如数学、物理、语言学、经济学等。如果有疑问，请参加第一堂课并与我们交谈。 该报告的重点是机器学习的算法和理论两个方面。我们将介绍许多标准算法，并了解构建良好机器学习算法的一般原理和理论结果。主题范围从已经确立的结果到最近的结果。 贝叶斯决策理论，没有免费的午餐定理。 监督学习问题(回归，分类): 简单基线(最近邻，随机森林);线性方法;正则化; 支持向量机，非线性核方法及其背后的理论 无监督学习问题:PCA降维到流形方法从k-means到谱聚类和谱图理论，从MDS到t-SNE的嵌入算法 统计学习理论:一致性和泛化界限 社会背景下的机器学习:公平、可解释性等 低秩矩阵完成，压缩感知 排序

可选教材-Linear Algebra and Learning from Data

使用CNN进行面部表情识别：使用CNN和Keras和Tensorflow创建的面部表情识别模型

聊天学习者 在TensorFlow中基于新的序列到序列（NMT）模型实现的聊天机器人，具有无缝集成的某些规则。 对于那些对中文聊天机器人感兴趣的人，请。 ChatLearner（Papaya）的核心是基于NMT模型（ ）构建的，此处已对其进行了调整以适应聊天机器人的需求。 由于TensorFlow 1.4中tf.data API的更改以及自TensorFlow 1.12以来的许多其他更改，此ChatLearner版本仅支持TF版本1.4至1.11。 如果您需要支持TensorFlow 1.12，可以在tokenizeddata.py文件中进行轻松更新。 在开始其他一切之前，您可能需要

| | 什么是新的？ ThunderGBM获得了IEEE计算机协会出版委员会颁发的IEEE并行和分布式系统事务奖（2019年最佳论文奖）（在987篇论文中，有1篇是因为“ Zeyi Wen ^，Jiahuaai Shi *，Bingsheng He，Jian Chen，Kotagiri Ramamohanarao和李勤彬*，“为高效梯度提升决策树训练开发GPU”，IEEE并行和分布式系统交易，第30卷，第12期，2019年，第2706-2717页。”）。 查看更多详细信息： ， 总览 ThunderGBM的任务是帮助用户轻松有效地应用GBDT和随机森林来解决问题。 ThunderGBM利用G

猫和狗 当我们的数据集不足时，最常用的方法之一是使用预先训练的模型。 在我们的案例中，我们将考虑在ImageNet数据集上训练的大型卷积网络（140万个带标签的图像和1000个不同的类）。 ImageNet包含许多动物类别，包括不同种类的猫和狗，因此我们可以期望在猫与狗的分类问题上表现出色。 我们可以使用的一些主干： •Xception•InceptionV3•ResNet50•VGG16•VGG19•MobileNet 我将使用由Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年开发的VGG16架构，该架构是ImageNet的一种简单且广泛使用的convnet架构。 VGG16： from keras.applications import VGG16 conv_base=VGG16(weights=('imagenet'),