TensorFlow: ヘテロな分散システム上の大規模機械学習ログイン
word2vec | Text | TensorFlow
word2vec is not a singular algorithm, rather, it is a family of model architectures and optimizations that can be used to learn word embeddings from large datasets. Embeddings learned through word2vec have proven to be successful on a variety of downstream natural language processing tasks. These papers proposed two methods for learning representations of words: Continuous bag-of-words model: pred
Text generation using a RNN with eager execution | TensorFlow
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
TensorBoard: Embedding Visualization
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TensorBoard: Embedding Visualization
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
tensorflow/tensorflow/models/rnn at master · tensorflow/tensorflow · GitHub
README.md This directory contains functions for creating recurrent neural networks and sequence-to-sequence models. Detailed instructions on how to get started and use them are available in the tutorials. RNN Tutorial Sequence-to-Sequence Tutorial Here is a short overview of what is in this directory. File What's in it?
All symbols in TensorFlow 2 | TensorFlow v2.16.1
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
TensorBoard: Graph Visualization | TensorFlow
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
Image Recognition - TensorFlow
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Advanced Convolutional Neural Networks | TensorFlow
Overview CIFAR-10 classification is a common benchmark problem in machine learning. The problem is to classify RGB 32x32 pixel images across 10 categories: airplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, and truck. For more details refer to the CIFAR-10 page and a Tech Report by Alex Krizhevsky. Goals The goal of this tutorial is to build a relatively small convolutional neural netw
Learn and use machine learning | TensorFlow
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TensorFlow
Get Started with TensorFlow TensorFlow is an open-source machine learning library for research and production. TensorFlow offers APIs for beginners and experts to develop for desktop, mobile, web, and cloud. See the sections below to get started. import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test
pyenv の Anaconda/Miniconda 対応について - Qiita
2015 年は td-client-python のリリースに始まって (正確には 2014 年の Advent Calendar の Python Pandasからトレジャーデータを叩く?)、Treasure Data にとっての Python 元年と呼ぶことのできる年だったと思います。 何か td-client-python について書こうかとも思ったのですが、ソース読めば分かるようなことを書き下してもあまり面白くないので、ソースを読んでもよく分からないと一部で評判の pyenv および pyenv-virtualenv の実装についてこの機会に一部説明しようと思います。ぶっちゃけ Treasure Data とあんまり関係ないけど、td-client-python のテストにも pyenv 使ってるし Advent Caledar に書いても許される... はず。 pyenv とは
グーグルの画像認識API「Cloud Vision」や機械学習ライブラリ「TensorFlow」でできること
最近のワープロや表計算ソフト、データベース、（そしてもちろん）検索エンジンなどには、テキスト検索が必要不可欠な機能として組み込まれている。 基本的な画像検索も実現しており、「cat」で画像を検索すれば、ページが猫の写真で埋め尽くされる。この検索が機能する理由の一部は、ウェブ上の多数の画像に「猫」というラベルが付いているためだ。 しかし現在でも、画像認識は難しい問題として残されている。画像認識システムは、ある写真が示されたときに、「この写真に猫は写っているか？」という質問に答えることができる。この種の単純な画像認識は、人間にとっては難しくない。しかし、この種のシステムをコーディングするのは難しいことだ。 Googleは2015年の終わり頃に、開発者が画像を認識し、パターンを学習するアプリケーションを作成するのに役立つ、2つのシステムをリリースした。 画像認識：Cloud Vision API
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GitHub - zer0n/deepframeworks: Evaluation of Deep Learning Frameworks
Issues · tensorflow/tensorflow
Cuda 3.0? · Issue #25 · tensorflow/tensorflow
tensorboard/docs/r1/graphs.md at master · tensorflow/tensorboard
学生の質、研究、就職に関しての不等号ですが、 東工大の院を出れば東大に劣らない力があるのは事実ですか？ 辞退率から考えて東工大>慶應は明らかなんでしょうね。 確かに慶應蹴って浪人して東工大に行った方を知っています。 それほどの魅力なんでしょうかね。 | ask.fmhttps://ask.fm/pythonist1014
絶望 on Twitter: "学生の質、研究、就職に関しての不等号ですが、 東工大の院を出れば東大に劣らない力があるのは事実ですか？ 辞退率から考えて東工大>慶應は明らかなんでしょうね。 確かに慶應蹴って浪人して東工大に行った方を知っ… — 日本万歳！w https://t.co/axHG8YPnZZ"
