写在前面原文：https://arxiv.org/pdf/1409.1556参考：https://www.cnblogs.com/lijiuliang/p/15133276.html关键字：卷积网络、卷积网络深度、图像识别阅读理由：卷积神经网络深度与算法优良性能之间的关系是什么，如何评估的，结果如何，有哪些思考前置知识：CNN（也是我写滴嘻嘻(#..#)）、filt

TensorFlow学习手册（二）原文：LearningTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第四章：卷积神经网络在本章中，我们介绍卷积神经网络（CNNs）以及与之相关的构建块和方法。我们从对MNIST数据集进行分类的简单模型开始，然后介绍CIFAR10对象识别数据集，并将几个CNN模型应用于其中。

TensorFlow学习手册（一）原文：LearningTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言深度学习在过去几年中已经成为构建从数据中学习的智能系统的首要技术。深度神经网络最初受到人类大脑学习方式的粗略启发，通过大量数据训练以解决具有前所未有准确度的复杂任务。随着开源框架

TensorFlow.js学习手册（七）原文：LearningTensorFlow.js译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0结语“那么为什么要尝试预测未来，如果这是如此困难，几乎不可能呢？因为做出预测是一种在我们看到自己朝着危险方向漂移时发出警告的方式。因为预测是指出更安全、更明智的途径的有用方式。最重

TensorFlow.js学习手册（六）原文：LearningTensorFlow.js译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十一章：迁移学习“向他人的错误学习。你活不到足够长的时间来犯所有的错误。”—埃莉诺·罗斯福拥有大量数据、经过实战检验的模型结构和处理能力可能是具有挑战性的。能不能简单点？在

TensorFlow.js学习手册（五）原文：LearningTensorFlow.js译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第九章：分类模型和数据分析“先见之明，后事之师。”—AmeliaBarr你不仅仅是把数据丢进模型中是有原因的。神经网络以极快的速度运行并执行复杂的计算，就像人类可以瞬间做出反应一样。然而

TensorFlow.js学习手册（四）原文：LearningTensorFlow.js译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第七章：模型制作资源“通过寻找和失误我们学习。”—约翰·沃尔夫冈·冯·歌德你不仅限于来自TensorFlowHub的模型。每天都有新的令人兴奋的模型被推文、发表和在社区中受到关注。这

TensorFlow.js学习手册（三）原文：LearningTensorFlow.js译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第五章：介绍模型“他从哪里弄来那些美妙的玩具？”—杰克·尼科尔森（蝙蝠侠）现在您已经进入大联盟。在第二章中，您访问了一个完全训练好的模型，但您根本不需要了解张量。在这里的第五章，您将能

TensorFlow.js学习手册（二）原文：LearningTensorFlow.js译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第三章：引入张量“哇！”—基努·里维斯（《比尔和特德的冒险》）我们已经多次提到张量这个词，它是TensorFlow.js中的主要词汇，所以是时候了解这些结构是什么了。这一关键章节将让您亲身体验管

TensorFlow学习手册（三）原文：LearningTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：文本II：词向量、高级RNN和嵌入可视化在本章中，我们深入探讨了在第五章中讨论的与文本序列处理相关的重要主题。我们首先展示了如何使用一种称为word2vec的无监督方法训练词向量，以及如何使

TensorFlow学习手册（四）原文：LearningTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第八章：队列、线程和读取数据在本章中，我们介绍了在TensorFlow中使用队列和线程的方法，主要目的是简化读取输入数据的过程。我们展示了如何编写和读取TFRecords，这是高效的TensorFlow文件格式。