在上一章中详细介绍了卷积神经网络，并提到通过卷积神经网络给图像识别技术带来了突破性进展。这一章将从另外一个维度来进一步提升图像识别的精度以及训练...

在前一章中，通过MNIST数据集验证了前面介绍的神经网络设计和优化的方法。从实验的结果可以看出，神经网络的结构会对神经网络的准确率产生巨大的影响...

前面一章介绍了训练神经网络模型时需要考虑的主要问题以及解决这些问题的常用方法。这一章将通过一个实际问题来验证上一章中介绍的解决方法。本章将使用的...

前面介绍了TensorFlow的主要概念，并给出了一个完整的TensorFlow程序来训练神经网络.这一章将介绍：如何设计和优化神经网络，使得他...

在本章中，将详细介绍1.TensorFlow基本概念2.TensorFlow的计算模型3.数据模型、运行模型4.简单介绍神经网络的主要计算流程和...

1.TensorFlow的主要依赖包 1.1Protocol Buffer Protocot Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具。结构...