为提高 TensorFlow 的工作效率，TensorFlow 2.0 进行了多项更改，包括删除了多余的 API，使API 更加一致统一，例如统一的 RNNs (循环神经网络），统一的优化器，并且Python 运行时更好地集成了 Eager execution 。...

《从锅炉工到AI专家(6)》一文中，我们把神经网络模型降维，简单的在二维空间中介绍了过拟合和欠拟合的现象和解决方法。但是因为条件所限，在该文中我们只介绍了理论，并没有实际观察现象和应对。 现在有了TensorFLow 2.0 / K...

从出道起，我就一直是一名程序员。我喜欢从头开始编写代码，这有助于我清楚地理解主题（或技巧）。当我们刚开始学习数据科学时，这种方法尤为有用。...

本项目旨在利用Keras框架，通过神经网络对实体嵌入进行预处理、训练和提取。注意：项目还在建设中，所以请谨慎使用。

TLDR; 本系列是基于检测以下现实生活代码记录中复杂策略的工作。该系列的代码可以在原文找到。

这是获取Keras模型（LSTM，转换网......）中每一层的激活（输出）和渐变的一个简单方法。

TensorFlow 2.0 前几天新鲜出炉，Alpha 版可以抢先体验。新版本主打简单易用可扩展，大大简化了 API。

焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。它可以训练高精度的密集物体探测器，哪怕前景和背景之间比例为1：1000（译者注：facal loss 就是为了解决目标检测中类别样本比例严重失衡的问题）...

最近读者数量增长了不少。有许多新读者留言，说自己想入门 Python 与数据科学，希望我能够推荐一些教材书籍。

Keras 和 PyTorch 当然是对初学者最友好的深度学习框架，它们用起来就像描述架构的简单语言一样，告诉框架哪一层该用什么。这样减少了很多抽象工作，例如设计静态计算图、分别定义各张量的维度与内容等等。...