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我以官方文檔為主線傅是，開始對TensorFlow的學習匪燕。這期間會把我的理解進行持續(xù)的輸出，作為《TensorFlow從0到N》系列喧笔。 它不會止于翻譯和筆記帽驯，不會停留在語言和工具，而是堅持通過啟發(fā)性的方式书闸，循序漸進的構建理解尼变，搭建一個堅實可靠的、連接“零基礎”與“人工智能（AI）/機器學習（Machine Learning）/深度學習（Deep Learning）”領域之間的緩坡道。
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本專題招募管理員，有意向請簡信私聊度气，謝謝割按！ 用來分享機器學習，深度學習磷籍，神經(jīng)網(wǎng)絡适荣，計算機視覺等領域的一些技術。 Machine Learning 學習資料：http://www.reibang.com/p/e0238db24973 相關參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.reibang.com/p/182baeb82c71 3. [深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.reibang.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“機器學習”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.reibang.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流院领，相互學習弛矛！
