TensorFlow 机器学习 Cookbook

About: TensorFlow 机器学习 Cookbook

tensorflow0.1.0ドキュメント
0：TensorFlow Machine Learning Cookbook（バージョン：0.1.0）
1：TensorFlowはどのように機能しますか
15：変数とテンサーの宣言
30：プレースホルダーと変数を使用する



38：マトリックス
54：オペレーター宣言
62：ロードアクティベーション機能
72：データリソース
83：リソースライブラリ
89：この章の学習モジュール
100：計算グラフ
101：階層的なネスト操作
102：多層操作
103：負荷損失機能
104：ロードバックプロパゲーション
105：ランダムおよびバッチトレーニング
106：複合トレーニング
107：モデル評価
108：この章の学習モジュール
111：マトリックス転置
112：マトリックス因数分解
113：TensorFlowの線形回帰
114：線形回帰の損失関数
115：デミングリターン（フルリターン）
116：なげなわ回帰とリッジ回帰
117：エラスティックネットの復活
118：ロジスティック回帰
119：この章の学習モジュール
122：はじめに
123：リニアサポートベクターマシン
124：回帰線形回帰
125：TensorFlowのコア
126：非線形サポートベクトルマシン
127：マルチクラスサポートベクターマシン
128：この章の学習モジュール
131：はじめに
132：最近傍法の使用
133：テキスト距離関数
134：混合距離関数を計算する
135：アドレスの一致
136：画像処理のための近傍法
137：この章の学習モジュール
140：はじめに
141：ロード操作ドア
142：ゲート操作および起動機能
143：ニューラルネットワークのレイヤーをロードする
144：多層ニューラルネットワークをロードする
145：多層ニューラルネットワークを使用する
146：線形モデル予測の改善
147：ニューラルネットワーク学習Tic-Tac-Toe
148：この章の学習モジュール
151：はじめに
152：言葉の袋
153：用語頻度-逆テキスト頻度（TF-IDF）
154：スキップグラムを使用
155：CBOW（Continuous Bag fo Words）
156：Word2Vecアプリケーションの例
157：Doc2Vecセンチメント分析
158：ニューラルネットワーク学習Tic-Tac-Toe
159：この章の学習モジュール
162：はじめに
163：単純なCNN
164：高度なCNN
165：既存のアーキテクチャを再トレーニングする
166：Stylenet / Neural-Styleを使用する
167：ディープドリームの使用
168：はじめに
169：スパム検出のための畳み込みニューラルネットワークモデル
170：テキスト生成用のLSTMモデル
171：スタック型多層LSTM
172：セグメント間のモデル変換を作成する（Seq2Seq）
173：シャム類似度測定のトレーニング
174：ユニットテスト
175：複数のアクチュエータ（デバイス）を使用する
176：TensorFlowの並列化
177：TensorFlow開発のヒント
178：TensorFlow開発例
179：計算グラフの視覚化（Tensorboardを使用）
180：遺伝子アルゴリズム
181：K-meansクラスター分析
182：システムの通常の微分方程式を解く
183：ランダムフォレスト
184：TensorFlowのKeras