Category Archives: Tensorflow

Trong phần này, chúng tôi đã giới thiệu ngắn gọn cách triển khai thuật toán dựa trên Machine Learning để đào tạo mô hình tuyến tính để phù hợp với một tập hợp các điểm dữ liệu. Các bài viết liên quan: Vì mục đích này, không cần phải có bất kỳ kiến ​​thức nào […]

TensorFlow Mobile chủ yếu được sử dụng cho bất kỳ nền tảng di động nào như Android và iOS. Nó được sử dụng cho những nhà phát triển có mô hình TensorFlow thành công và muốn tích hợp mô hình của họ vào môi trường di động. Nó cũng được sử dụng cho những người […]

Nhận dạng âm thanh là một lĩnh vực con liên ngành của ngôn ngữ học tính toán phát triển các phương pháp và công nghệ cho phép máy tính nhận dạng và dịch ngôn ngữ nói thành văn bản. Nhận dạng giọng nói thường được sử dụng để vận hành một thiết bị, thực hiện […]

Để khôi phục sự cố, hãy chỉnh sửa debug_mnist.Py, thay đổi dòng duy nhất: Triển khai ổn định số lượng của chuyển động entropy: Chạy lại với cờ -debug như dưới đây: Tại dấu nhắc tfdbg>, nhập lệnh dưới đây: Tuyên bố rằng không có tensors nào được gắn cờ là chứa các giá trị […]

Debugging là một công việc tẻ nhạt và đầy thử thách. Chúng tôi phải viết mã và xác định các vấn đề thông qua Debugging tensorflow. Thông thường, có nhiều hướng dẫn và quá trình Debugging thường được ghi lại đầy đủ cho nhiều ngôn ngữ và khuôn khổ. TensorFlow có trình Debugging được gọi […]

Các thuật toán học máy có ở khắp mọi nơi xung quanh bạn. Các đề xuất bạn nhận được trên youtube, ước tính thời gian đi làm, nhận diện khuôn mặt trong ảnh google và nhiều tính năng khác, tất cả những tính năng này giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn sẽ […]

Trong bài học này, chúng ta sẽ xem xét cách tạo và trực quan hóa một biểu đồ bằng TensorBoard. Chúng ta đã xem qua TensorBoard trong bài học đầu tiên về các biến Vậy TensorBoard là gì và tại sao chúng ta muốn sử dụng nó? TensorBoard là một bộ ứng dụng web để […]

Gram Matrix phát sinh từ một hàm trong không gian hữu hạn chiều; khi đó các mục nhập của Gram Matrix là sản phẩm bên trong của các dịch vụ thiết yếu của không gian con hữu hạn chiều. Chúng tôi phải tính toán sự style loss. Nhưng chúng tôi chưa được chỉ ra “tại […]

Neural Style Transfer (NST) đề cập đến như một lớp thuật toán phần mềm thao tác hình ảnh hoặc video kỹ thuật số hoặc áp dụng hình thức hoặc phong cách trực quan của hình ảnh khác. Khi chúng tôi thực hiện thuật toán, chúng tôi xác định hai khoảng cách; một cho nội dung […]

Long short-term memory (LSTM) là một kiến ​​trúc  artificial recurrent neural network (RNN) được sử dụng trong lĩnh vực Deep learning. Nó được đề xuất vào năm 1997 bởi Sepp Hochreiter và Jurgen schmidhuber. Không giống như các feed-forward neural networks, LSTM có các kết nối phản hồi. Nó có thể xử lý không chỉ […]