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利用 TensorFlow 搞定知乎驗(yàn)證碼之《讓你找中文倒轉(zhuǎn)漢字》

本文來(lái)自知乎專(zhuān)欄，作者 ID “想飛的石頭”。文中用 TensorFlow 實(shí)現(xiàn)了一個(gè)驗(yàn)證碼識(shí)別模型，即如何從一排漢字中挑出倒置的漢字。作者首先利用網(wǎng)上的開(kāi)源代碼實(shí)現(xiàn)了漢字自動(dòng)生成（當(dāng)然其中有一些是倒置的）。然后因?yàn)樗械尿?yàn)證碼長(zhǎng)度都是 10，因此用 0 表示正常，1 表示倒置，構(gòu)造了一個(gè) input 到 10 個(gè) binary classification 的網(wǎng)絡(luò)。最后用數(shù)據(jù)對(duì)模型展開(kāi)訓(xùn)練，經(jīng)過(guò)一些調(diào)試和修正過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了倒置漢字識(shí)別。

原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25297378

源代碼：https://github.com/burness/tensorflow-101/tree/master/zhihu_code/src

深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及可能存在的致命問(wèn)題詳解

本文作者孫飛，網(wǎng)名 Sunface，是開(kāi)源組織泰坦 (Taitan.org) 的創(chuàng)始人， Gomqtt.com 和 OpenAPM.io 兩大開(kāi)源項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人。本文分為四大部分：一是 Logistic 回歸、傳統(tǒng)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，二是特征學(xué)習(xí)與 Pre-Training，三是深度學(xué)習(xí)的層數(shù)問(wèn)題，四是一些最新進(jìn)展?？傮w上，文中詳細(xì)闡述了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能存在的各種致命問(wèn)題，通過(guò)學(xué)習(xí)本文可以幫助避免一些常見(jiàn)的坑。

原文地址：http://sunface.io/post/scsjwlzmwt/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral

如何用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別并標(biāo)記行車(chē)記錄儀中的道路？

本文作者 Milutin N. Nikolic，是一位知名的機(jī)器人愛(ài)好者。本文同時(shí)也是優(yōu)達(dá)學(xué)城（Udacity）自動(dòng)駕駛課程的一次課堂項(xiàng)目，文中詳細(xì)介紹了如何利用 OpenCV 計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)識(shí)別并標(biāo)記行車(chē)記錄儀中記錄的道路信息，同時(shí)還要在標(biāo)記出車(chē)道的基礎(chǔ)上計(jì)算車(chē)道曲率，以及車(chē)道與汽車(chē)的相對(duì)位置信息。

原文地址：https://medium.com/@ajsmilutin/advanced-lane-finding-5d0be4072514#.fs5eun6yg

高效的 C++ 機(jī)器學(xué)習(xí)框架 mlpack 入門(mén)指南

mlpack 是一個(gè)基于 C++ 語(yǔ)言的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，目標(biāo)是為用戶(hù)提供高性能、可拓展的機(jī)器學(xué)習(xí)高級(jí)算法實(shí)現(xiàn)。本文作者 Chris McCormick，是 in2H2 創(chuàng)業(yè)公司的軟件工程師。文章源自作者自己在工程中的親身經(jīng)歷，對(duì) mlpack 框架感興趣的讀者不妨按照本文的描述開(kāi)始 mlpack 的學(xué)習(xí)吧。

原文地址：http://mccormickml.com/2017/02/01/getting-started-with-mlpack/

mlpack官網(wǎng)：http://www.mlpack.org/

如何基于 TensorFlow 實(shí)現(xiàn)圖片解釋圖片？

本文作者 Christopher Hesse，是知名消息傳輸應(yīng)用 Pushbullet 的聯(lián)合創(chuàng)始人。本文介紹了如何用 TensorFlow 構(gòu)造一個(gè)圖片解釋器，即將一張圖片輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)將輸出一張類(lèi)似的圖片對(duì)其進(jìn)行解釋。本文源于另一個(gè)在 Torch 框架下實(shí)現(xiàn)的開(kāi)源版本，作者將其搬到了 TensorFlow 框架下。

原文地址：http://affinelayer.com/pix2pix/

代碼地址：https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow

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