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          人工智能實踐：Tensorflow培訓(xùn)

第一講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算

1.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)鳶尾花分類

1.5TF2常用函數(shù)2

1.6鳶尾花數(shù)據(jù)集讀入

1.8Tensorflow2安裝

1.4TF2常用函數(shù)1

1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計過程

1.1人工智能三學(xué)派

TensorFlow筆記：第一講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算

第一講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算

1.3張量生成

PPT：第一講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算

第二講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

TensorFlow筆記：第二講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

2.4損失函數(shù)

2.5緩解過擬合

PPT：第二講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

2.6優(yōu)化器

2.1預(yù)備知識

2.3激活函數(shù)

第二講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

2.2復(fù)雜度學(xué)習(xí)率

第三講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)八股

3.1搭建網(wǎng)絡(luò)八股sequential

3.2搭建網(wǎng)絡(luò)八股class

第三講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)八股

TensorFlow筆記：第三講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)八股

3.3MNIST數(shù)據(jù)集

3.4FASHION數(shù)據(jù)集

PPT：第三講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)八股

第四講 網(wǎng)絡(luò)八股擴展

4.5參數(shù)提取

4.7給圖識物

4.1搭建網(wǎng)絡(luò)八股總覽

PPT：第四講網(wǎng)絡(luò)八股擴展

4.6acc&loss可視化

4.4斷點續(xù)訓(xùn)

TensorFlow筆記：第四講網(wǎng)絡(luò)八股擴展

4.2自制數(shù)據(jù)集

第四講 網(wǎng)絡(luò)八股擴展

4.3數(shù)據(jù)增強

第五講 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.1卷積計算過程

5.16經(jīng)典卷及網(wǎng)絡(luò)小結(jié)

5.12AlexNet

5.9CIFAR0數(shù)據(jù)集

PPT：第五講卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第五講 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.14InceptionNet

5.10卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建示例

5.13VGGNet

5.4TF描述卷積計算層

5.8卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.2感受野

5.15ResNet

5.11LeNet

5.7舍棄

5.3全零填充

5.5批標準化

5.6池化

TensorFlow筆記：第五講卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第六講 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6.7循環(huán)計算過程II

6.10字母預(yù)測Embedding_1pre1

6.9Embedding編碼

6.3循環(huán)計算層

TensorFlow筆記：第六講循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6.4TF描述循環(huán)計算層

6.8字母預(yù)測onehot_4pre1

6.2循環(huán)核時間步展開

6.6字母預(yù)測onehot_1pre1

6.14GRU實現(xiàn)股票預(yù)測(GRU計算過程_TF描述GRU層)

6.1循環(huán)核

6.11字母預(yù)測Embedding_4pre1

6.13LSTM實現(xiàn)股票預(yù)測(LSTM計算過程_TF描述LSTM層)

第六講 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

PPT：第六講循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6.5循環(huán)計算過程I

6.12RNN實現(xiàn)股票預(yù)測