Tensorflow Python3 做神经网络(视频教程)
Tensorflow 简介
- 1.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络
- 1.2 什么是神经网络 (Neural Network)
- 1.3 神经网络 梯度下降
- 1.4 科普: 神经网络的黑盒不黑
- 1.5 为什么选 Tensorflow?
- 1.6 Tensorflow 安装
- 1.7 神经网络在干嘛
Tensorflow 基础构架
- 2.1 处理结构
- 2.2 例子2
- 2.3 Session 会话控制
- 2.4 Variable 变量
- 2.5 Placeholder 传入值
- 2.6 什么是激励函数 (Activation Function)
- 2.7 激励函数 Activation Function
建造我们第一个神经网络
- 3.1 例子3 添加层 def add_layer()
- 3.2 例子3 建造神经网络
- 3.3 例子3 结果可视化
- 3.4 加速神经网络训练 (Speed Up Training)
- 3.5 优化器 optimizer
可视化好助手 Tensorboard
- 4.1 Tensorboard 可视化好帮手 1
- 4.2 Tensorboard 可视化好帮手 2
高阶内容
- 5.1 Classification 分类学习
- 5.2 什么是过拟合 (Overfitting)
- 5.3 Dropout 解决 overfitting
- 5.4 什么是卷积神经网络 CNN (Convolutional Neural Network)
- 5.5 CNN 卷积神经网络 1
- 5.6 CNN 卷积神经网络 2
- 5.7 CNN 卷积神经网络 3
- 5.8 Saver 保存读取
- 5.9 什么是循环神经网络 RNN (Recurrent Neural Network)
- 5.10 什么是 LSTM 循环神经网络
- 5.11 RNN 循环神经网络
- 5.12 RNN LSTM 循环神经网络 (分类例子)
- 5.13 RNN LSTM (回归例子)
- 5.14 RNN LSTM (回归例子可视化)
- 5.15 什么是自编码 (Autoencoder)
- 5.16 自编码 Autoencoder (非监督学习)
- 5.17 scope 命名方法
- 5.18 什么是批标准化 (Batch Normalization)
- 5.19 Batch Normalization 批标准化
- 5.20 Tensorflow 2017 更新
- 5.21 用 Tensorflow 可视化梯度下降
- 5.22 什么是迁移学习 Transfer Learning
- 5.23 迁移学习 Transfer Learning
https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/
转载于:https://www.cnblogs.com/mq0036/p/8589504.html
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