หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

Tensorflow และแบบฝึกหัดการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง



แบบฝึกหัดการเรียนรู้เชิงลึกของ Google

  • Tensorflow การสอนการเรียนรู้อย่างเป็นทางการ [中文]
  • MLP กับ Tensorflow แบบ Dropout [中文] Tensorlayer [中文]
  • Autoencoder Tensorlayer [中文]
  • เครือข่ายประสาทสัมผัส tensorflow [中文] tensorlayer [中文]
  • Tensorflow เครือข่ายประสาทอีกครั้ง [中文] Tensorlayer [中文]
  • การเสริมแรงอย่างลึกซึ้งการเรียนรู้ tensorlayer [中文]
  • Sequence to Sequence Tensorflow Tensorlayer [中文]
  • คำที่ฝัง tensorflow [中文] tensorlayer [中文]

รายการการอ่านการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

  • หนังสือเรียนรู้ลึก MIT
  • บล็อก Karpathy
  • บทช่วยสอน Stanford Ufldl
  • บล็อกของ Colah - การฝังคำ [中文]
  • บล็อกของ Colah - เข้าใจ lstn [门函数]

ดัชนีการสอน

0 - ข้อกำหนดเบื้องต้น

  • รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง (โน้ตบุ๊ก)
  • ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับชุดข้อมูล MNIST (Notebook)

1 - บทนำ

  • Hello World (Notebook) (รหัส)
  • การดำเนินการขั้นพื้นฐาน (โน๊ตบุ๊ค) (รหัส)

2 - รุ่นพื้นฐาน

  • เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (โน๊ตบุ๊ค) (รหัส)
  • การถดถอยเชิงเส้น (โน้ตบุ๊ก) (รหัส)
  • การถดถอยโลจิสติก (โน๊ตบุ๊ค) (รหัส)

3 - เครือข่ายประสาท

  • Multilayer Perceptron (Notebook) (รหัส)
  • เครือข่ายประสาท (โน๊ตบุ๊ค) (รหัส)
  • Neural Network Recurrent (LSTM) (Notebook) (รหัส)
  • Neural Network (LSTM) (Notebook) (Notebook) (รหัส) แบบสองทิศทาง
  • Neural Network (LSTM) แบบไดนามิก (CODE)
  • AutoEncoder (Notebook) (รหัส)

4 - สาธารณูปโภค

  • บันทึกและกู้คืนโมเดล (โน๊ตบุ๊ค) (รหัส)
  • Tensorboard - การสร้างภาพกราฟและการสูญเสีย (โน๊ตบุ๊ค) (รหัส)
  • Tensorboard - การสร้างภาพขั้นสูง (รหัส)

5 - Multi GPU

  • การดำเนินการขั้นพื้นฐานเกี่ยวกับ Multi-GPU (Notebook) (รหัส)

ชุดข้อมูล

ตัวอย่างบางส่วนต้องใช้ชุดข้อมูล MNIST สำหรับการฝึกอบรมและการทดสอบ ไม่ต้องกังวลชุดข้อมูลนี้จะถูกดาวน์โหลดโดยอัตโนมัติเมื่อเรียกใช้ตัวอย่าง (ด้วย input_data.py) MNIST เป็นฐานข้อมูลของตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือสำหรับคำอธิบายอย่างรวดเร็วของชุดข้อมูลนั้นคุณสามารถตรวจสอบสมุดบันทึกนี้ได้

เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

ที่เก็บที่เลือก

  • JToy/Awesome-Tensorflow
  • Nlintz/tensorflow-tutoirals
  • Adatao/Tensorspark
  • ry/tensorflow-resnet

กลอุบาย

  • กลอุบายในการใช้ Tensorlayer

ตัวอย่าง

พื้นฐาน

  • Multi -Layer Perceptron (MNIST) - งานการจัดหมวดหมู่ดู Tutorial_Mnist_Simple.py
  • Multi -Layer Perceptron (MNIST) - การจำแนกประเภทโดยใช้ตัววนซ้ำดู Method1 และ Method2

วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์

  • denoising autoencoder (MNIST) งานการจัดหมวดหมู่ดู Tutorial_mnist.py
  • ซ้อน denoising autoencoder และการปรับแต่ง (MNIST) งานการจัดหมวดหมู่ดู Tutorial_mnist.py
  • เครือข่าย Convolutional (MNIST) งานการจัดหมวดหมู่ดู Tutorial_mnist.py
  • เครือข่าย Convolutional (CIFAR-10) งานการจัดหมวดหมู่ดู Tutorial_Cifar10.py และ Tutorial_Cifar10_tfrecord.py
  • VGG 16 (Imagenet) งานการจัดหมวดหมู่ดู Tutorial_vgg16.py
  • VGG 19 (Imagenet) งานการจัดหมวดหมู่ดู Tutorial_vgg19.py
  • InceptionV3 (Imagenet) งานการจัดหมวดหมู่ดู Tutorial_Inceptionv3_tfslim.py
  • Wide Resnet (CIFAR) โดย Ritchieng
  • การใช้งาน CNN เพิ่มเติมของ TF-SLIM สามารถเชื่อมต่อกับ Tensorlayer ผ่าน SlimnetSlayer
  • เครือข่ายหม้อแปลงอวกาศโดย Zsdonghao
  • U-Net สำหรับการแบ่งส่วนเนื้องอกในสมองโดย Zsdonghao
  • Variational autoencoder (vae) สำหรับ (celeba) โดย yzwxx
  • Variational Autoencoder (VAE) สำหรับ (MNIST) โดย Buptldy
  • คำบรรยายภาพ - การปรับปรุง IM2TXT ของ Google โดย Zsdonghao

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

  • Neural Network (LSTM) กำเริบ ใช้ชุดข้อมูล LSTM ไปยัง PTB หลายชุดสำหรับการสร้างแบบจำลองภาษาดู Tutorial_PTB_LSTM.PY และ TUTORIAL_PTB_LSTM_STATE_IS_TUPLE.PY
  • การฝังคำ (Word2Vec) ฝึกเมทริกซ์การฝังคำดู Tutorial_Word2Vec_Basic.py
  • คืนค่าเมทริกซ์การฝัง คืนค่าเมทริกซ์การฝัง pre-train ดู tutorial_generate_text.py
  • การสร้างข้อความ สร้างสคริปต์ข้อความใหม่โดยใช้เครือข่าย LSTM ดู Tutorial_Generate_Text.py
  • การต่อต้านสแปมข้อความจีนโดย Pakrchen
  • chatbot ใน 200 บรรทัดของรหัสสำหรับ seq2seq
  • การจำแนกประเภทประโยค FastText (IMDB) ดู Tutorial_IMDB_FastText.py โดย Tomtung

การเรียนรู้ที่เป็นปฏิปักษ์

  • dcgan (celeba) การสร้างภาพโดยเครือข่ายฝ่ายตรงข้ามที่เกิดขึ้นอย่างลึกซึ้งโดย Zsdonghao
  • ข้อความที่เป็นปฏิปักษ์ต่อการสังเคราะห์ภาพโดย Zsdonghao
  • ภาพที่ไม่ได้รับการดูแลเป็นภาพการแปลด้วยเครือข่าย enderial generative โดย Zsdonghao
  • ปรับปรุง Cyclegan ด้วยการปรับขนาดการปรับตัวโดย luoxier
  • Super Resolution Gan โดย Zsdonghao
  • Dagan: การสร้างการตรวจจับ MRI แบบบีบอัดอย่างรวดเร็วโดย Nebulav

การเรียนรู้เสริมแรง

  • นโยบายการไล่ระดับสี / เครือข่าย (Atari Ping Pong) ดู Tutorial_atari_pong.py
  • Deep Q-Network (ทะเลสาบแช่แข็ง) ดู Tutorial_frozenlake_dqn.py
  • อัลกอริทึมการเรียนรู้ Q-Table (ทะเลสาบแช่แข็ง) ดู Tutorial_frozenlake_q_table.py
  • การไล่ระดับสีแบบอะซิงโครนัสโดยใช้ Tensordb (Atari Ping Pong) โดย Nebulav
  • AC สำหรับพื้นที่การกระทำที่ไม่ต่อเนื่อง (cartpole) ดู tutorial_cartpole_ac.py
  • A3C สำหรับพื้นที่แอ็คชั่นต่อเนื่อง (วอล์คเกอร์ bipedal) ดู Tutorial_BipedalWalker_A3C*.py
  • กริชสำหรับ (ยิม torcs) โดย Zsdonghao
  • TRPO สำหรับพื้นที่ดำเนินการอย่างต่อเนื่องและไม่ต่อเนื่องโดย JJKKE88

เบ็ดเตล็ด

  • การฝึกอบรมแบบกระจาย MNIST และ Imagenet โดย Jorgemf
  • ผสาน TF-SLIM เข้ากับ Tensorlayer tutorial_inceptionv3_tfslim.py
  • ผสาน Keras เข้ากับ Tensorlayer Tutorial_keras.py
  • การเพิ่มข้อมูลด้วย tfrecord วิธีที่มีประสิทธิภาพในการโหลดและข้อมูลล่วงหน้าดู Tutorial_tfrecord*.py และ Tutorial_cifar10_tfrecord.py
  • การเพิ่มข้อมูลด้วย tensorlayer ดู tutorial_image_preprocess.py
  • Tensordb โดย Fangde ดูที่นี่
  • บริการเว็บที่เรียบง่าย - Tensorflask โดย Joelkronander
  • โมเดล Float 16 Half-Precision ดู Tutorial_mnist_float16.py

ลิงค์ที่มีประโยชน์

  • กลอุบายในการใช้ Tensorlayer
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด