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图像

以下教程涵盖了图像识别的各个方面：

• TF Layers 教程：构建卷积神经网络
• 图像识别
• 重新训练 Inception 最后一层并识别新的分类
• 卷积神经网络

序列

以下教程主要讲解了如何解决序列数据的机器学习问题。

• 循环神经网络
• 序列到序列模型
• 对涂鸦进行分类的循环神经网络
• 简易语音识别

数据表示

以下教程主要讲解了 TensorFlow 支持的不同类别的数据表示方法。

• tf.feature_column
• TensorFlow 宽深学习
• 单词的向量表示
• 使用特定的核方法改善线性模型

非机器学习

TensorFlow 的内核是一个强大的数值计算系统，因此尽管 TensorFlow 专注于机器学习领域，但是你也可以使用 TensorFlow 解决一些其它类型的数学问题。例如：

• 曼德布洛特集合
• 偏微分方程组

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