タグ付けされた質問 「tensorflow」

まず第一に、私はAIを勉強する初心者であり、これは意見志向の質問でも、プログラミング言語を比較する質問でもありません。それが最高の言語だと言っているのではありません。しかし、実際には、有名なAIフレームワークのほとんどはPythonを主にサポートしています。たとえば、Python、C ++、またはC＃およびC ++をサポートするMicrosoftのCNTKをサポートするTensorFlowなど、多言語をサポートすることもできますが、最も使用されるのはPythonです（ドキュメント、例、より大きなコミュニティ、サポートなどを意味します）。C＃（Microsoftと私の主要なプログラミング言語によって開発された）を選択した場合でも、Python環境をセットアップする必要があります。 私は他のフォーラムで、PythonがAIに好まれていることを読みました。コードが簡素化され、よりクリーンで、高速プロトタイピングに適しているからです。 AIテーマ（Ex_Machina）で映画を見ていました。一部のシーンでは、メインキャラクターがハウスオートメーションのインターフェイスをハッキングします。どの言語が現場にあったと思いますか？Python。 それでは、PythonとAIの関係は何ですか？

47 machine-learning  programming-languages  tensorflow 

ディープラーニングの最初のアプローチとして、どのライブラリ（TensorFlowまたはKeras）をお勧めしますか？ 私は神経科学の学生で、それが重要な場合、初めて計算アプローチを試みています。

35 deep-learning  tensorflow  keras  getting-started  software-evaluation 

概念とは何ですか？ボトルネック値をどのように計算しますか？これらの値は画像の分類にどのように役立ちますか？簡単な言葉で説明してください。

13 deep-learning  tensorflow  terminology 

三目並べ、チェス、リスク、その他のラウンドベースのゲームなど、ラウンドベースのボードゲームのニューラルネットワークをトレーニングする方法を知りたいです。推論によって次の動きを取得することは、ゲームの状態を入力としてフィードし、出力を現在のプレーヤーの動きとして使用することで、かなり簡単に思えます。ただし、その目的でAIをトレーニングすることは、それほど単純ではないように見えます。 シングルムーブが良いかどうかは評価がないため、シングルムーブのトレーニングは正しい選択ではないようです。 ゲーム全体のすべてのゲーム状態（入力）と動き（出力）を使用してニューラルネットワークをトレーニングすることは、失われたゲーム内のすべての動きが悪いとは限らないため、適切な選択ではないようです。 それで、ラウンドベースのボードゲームのニューラルネットワークをトレーニングする方法を知りたいですか？tensorflowを使用して、tic-tac-toeのニューラルネットワークを作成したいと考えています。

11 training  tensorflow  game-ai 

私はテンソルフローの遊び場をいじり回しています。入力データセットの1つはスパイラルです。どの入力パラメーターを選択しても、ニューラルネットワークをどれほど広く深いものにしても、スパイラルに適合できません。データサイエンティストはこの形状のデータにどのように適合しますか？

9 neural-networks  classification  tensorflow 

私はTensorflowの初心者で、チュートリアルに従っているだけです。私のコードには問題はありませんが、出力に関して質問があります accuracy: 0.95614034 accuracy_baseline: 0.6666666 auc: 0.97714674 auc_precision_recall: 0.97176754 average_loss: 0.23083039 global_step: 760 label/mean: 0.33333334 loss: 6.578666 prediction/mean: 0.3428335 「予測/平均」と「ラベル/平均」が何を表すのか知りたいのですが？

8 neural-networks  tensorflow  python  artificial-neuron