该数据集可供TensorFlow通过VGGNet进行表情识别案例模型文件的训练

关于 一个用于将连续分段线性函数拟合到数据的库。 只需指定所需的线段数并提供数据即可。 查看！ 阅读。 现在，您可以执行分段常数拟合和分段多项式！ 特征 对于指定数量的线段，您可以确定最佳连续分段线性函数f（x）（并从中进行预测）。 请参阅。 如果知道线段终止的特定x位置，则可以拟合并预测连续的分段线性函数f（x）。 请参阅。 如果要为SciPy差分进化算法传递不同的关键字，请参见此。 您可以使用不同的优化算法，通过使用目标函数来最小化残差平方和，从而找到线段的最佳位置。 请参阅。 现在，您可以使用带有fitfast（）函数的多起点梯度优化，而不是使用差分进化。 您可以指定要使用的起点数量。 默认值为2。这意味着将使用2的拉丁超级多维数据集采样（空间填充DOE）来运行2个L-BFGS-B优化。 请参见下面的， 该示例运行fit（）函数，然后运行fitfast（）来比较运行时差

Wasserstein GAN是TensorFlow的一个简单实现

TensorFlow Machine Learning Cookbook；TensorFlow For Machine Intelligence；Building Machine Learning Projects with TensorFlow

本文是关于英文情感分类的源码，详情请参考博客https://blog.csdn.net/pursue_myheart/article/details/81095094

基于NVIDIA GeForce MX150 的Windows10安装TensorFlow-GPU详解-附件资源

Simple Tensorflow implementation of "Self-Attention Generative Adversarial Networks" (SAGAN)

TensorFlow.js中的联合学习 这不是TensorFlow的官方联合学习框架。 这是TensorFlow.js的实验性库，目前尚未维护。 如果您想使用官方的联合学习库，请查看 。 这是中（仅用于实验和演示）实现的父存储库。 联合学习是一种以分布式方式训练机器学习模型的方法。 尽管它涉及一台中央服务器，但该服务器无需查看任何数据甚至无需计算梯度。 相反，客户端在本地执行所有推理和训练（他们已经在Tensorflow.js中进行了训练），并且只是定期向服务器发送更新后的权重（而不是数据）。 服务器的唯一工作就是聚合和重新分发它们，这意味着它可以非常轻巧！ 基本用法 在服务器（NodeJS）端： import * as http from 'http' ; import * as federated from 'federated-learning-server' ; const I

用tensorflow实现的基础的gan网络，用mnist数据集进行训练

coMind：是Acuratio的开源项目。 在查看我们的Multicloud平台 该库已废弃，请通过与我们联系。 让我们知道您的问题或用例是什么，我们将与隐私保护解决方案取得联系。 联合平均具有一系列功能，使其非常适合以协作方式训练模型，同时保留敏感数据的私密性。 在此存储库中，您可以学习如何在联合设置中开始训练ML模型。 您可以在这里找到什么。 我们已经为TensorFlow开发了一个自定义优化器，可以轻松地以联合方式训练神经网络（注意：每次在此处引用联合时，我们均指联合平均）。 什么是联合机器学习？ 简而言之，这是可以提高性能和培训时间的分布式学习所迈出的一步。 在我们的教程中，我们深入解释了它是如何工作的，因此，我们绝对鼓励您看看！ 除了此自定义优化器之外，您还可以找到一些教程和示例，以帮助您开始使用TensorFlow和联合学习。 从一个基本的训练示例（其中显示了本地分