【轻量TF】1-MachineLearning5 简介
MachineLearning5 系列教程经小喵CC喵授权转发
看看下面的框架，画画，做诗，骨骼追踪，哇呀呀，小朋友又好学，同时也很厉害啊
感谢小喵，让小朋友幸福到飞
书归正传
正文开始
第一篇 机器学习5(轻量TensorFlow)教程
下一篇 ……
原文地址
机器学习5(轻量TensorFlow)教程2018年喵家推出TensorFlow插件，已经成功进入了不少学校的课堂，老师们也给喵家提了很多建议。 2019年喵家为了进一步降低机器学习的门槛，采用了TensorFlow集成库（嗯，名字就叫机器学习5…），大家可以理解为一个轻量的TensorFlow，专注更具体的应用。1. MachineLearning5 简介针对web的友好机器学习模型包（第三方）1.1. 简介简介来源于ml5官网：https://ml5js.org/ml5.js旨在使广大的艺术家，创意编码员和学生能够使机器学习变得平易近人。该库提供了对浏览器中机器学习算法和模型的访问，构建在TensorFlow.js之上，不再需要其他外部的依赖。
1.2. 功能图像分类器（视频图像分类）MobileNet是一种机器学习模型，经过培训可识别某些图像的内容
特征提取器的KNN分类器允许人们使用KNN分类器在网络摄像头图像上训练“Rock Paper Scissor”分类器。
涂鸦RNNSketchRNN是一个反复出现的神经网络模型，它训练来自于谷歌的猜图小歌。
骨架网络PoseNet是一种允许实时人体姿势估计的机器学习模型。PoseNet可用于估计单个姿势或多个姿势，这意味着有一种算法只能检测一个人在图像/视频和一个版本中，可以检测图像/视频中的多个人。
YOLOYOLO：实时快速目标检测。
LSTM写诗 （待续）导入大量样本后，机器进行学习，进行自主创作。
风格类型迁移（待续）Style Transfer是一种机器学习技术，可以将一个图像的样式转换为另一个图像。这是一个两步过程，首先您需要在一个特定样式上训练模型，然后您可以将此样式应用于另一个图像。
小朋友，怀着好奇，开始我们的TF学习之旅吧。
工作准备：1、下载安装Kittenblock 1.83，升级到最新版本。
https://kittenbot.cn/soft
2、添加扩展
点击左下角的扩展插件之后可以在列表中找到MachineLearning5的插件添加。
3、开工学习，如果用到其它AI插件再自行添加
页:
[1]