当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST。 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几。 在此讲座中,我们将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。我们的目的不是要设计一个世界一流的复杂模型 -- 尽管我们会在之后给你源代码去实现一流的预测模型 -- 而是要介绍下如何使用TensorFlow。所以,我们这里会从一个很简单的数学模型开始,它叫做Softmax Regression。 对应这个教程的实现代码很短,而且真正有意思的内容只包含在三行代码里面。但是,去理解包含在这些代码里面的设计思想是非常重要的:TensorFlow工作流程和机器学习的基本概念。因此,本讲座会很详细地介绍这些代码的实现原理。欢迎大
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当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST。
MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片:
它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几。
在此讲座中,我们将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。我们的目的不是要设计一个世界一流的复杂模型 -- 尽管我们会在之后给你源代码去实现一流的预测模型 -- 而是要介绍下如何使用TensorFlow。所以,我们这里会从一个很简单的数学模型开始,它叫做Softmax Regression。
对应这个教程的实现代码很短,而且真正有意思的内容只包含在三行代码里面。但是,去理解包含在这些代码里面的设计思想是非常重要的:TensorFlow工作流程和机器学习的基本概念。因此,本讲座会很详细地介绍这些代码的实现原理。欢迎大家参加!
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