深度学习之实战TensorFlow入门

深度学习之实战TensorFlow入门
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  • 第一天上午

    • 课程特点
    • 课程大纲
    • 搭建开发环境
    • Spyder操作
    • 为什么需要神经网络？
    • 神经元的数学表示
    • 神经网络的数学表达
    • 理解办公室政治就能理解神经网络
    • 回归分析
    • 梯度下降基本概念
    • 简化演示梯度下降
    • 简化演示最小二乘法对参数B求导
    • 最小二乘法对W和b求导

  • 第一天下午

    • 代码实战初等数学_线性回归_广告点击量预测
    • 为什么数据标准化这么强？
    • 向量知识点讲解
    • 线性代数矩阵知识点讲解
    • 梯度下降矩阵求导理论与代码讲解
    • 线性回归矩阵运算汽车油耗预测_一维到多维对比
    • 线性回归_矩阵多维运算_模型训练_测试代码讲解
    • 如何理解正则化_代码演示
    • 为什么需要随机梯度下降？
    • 逻辑回归与线性回归的区别与联系
    • 考勤_二分类_逻辑回归训练_预测代码讲解
    • 为什么需要独热编码？
    • 考勤_多分类_逻辑回归预测代码讲解
    • 手写数字识别_逻辑回归_代码讲解
    • 手写数字识别_逻辑回归_为什么要进行归一化
    • 模型评价指标

  • 第二天上午

    • 定义逻辑回归的损失函数
    • 逻辑回归的损失函数变形推导
    • 逻辑回归的损失函数微分推导
    • 梯度下降的数学证明_导数定义
    • 梯度下降的数学证明_近似公式
    • 运用导数对梯度下降进行的数学证明
    • 运用函数的近似公式对梯度下降进行数学证明
    • 定义神经网络——神经网络和逻辑回归有什么区别？
    • 定义神经网络——参数和变量的定义
    • 定义神经网络——变量表达式
    • 定义神经网络——学习数据和正解
    • 定义神经网络——代价函数
    • Excel体验神经网络进行数字识别

  • 第二天下午

    • 神经网络——为什么需要误差反向传播算法？
    • 神经网络——神经单元误差δ
    • 神经网络——误差反向传播算法
    • Excel体验神经网络误差反向传播算法
    • 常用激活函数
    • 权重初始化
    • 常见梯度下降优化算法
    • 交叉熵为什么能成为损失函数？
    • 深度学习准备工作
    • 为什么需要深度学习？
    • 多层神经网络如何运行？
    • 深度神经网络优缺点

  • 第三天上午

    • Tensorflow安装说明
    • TensorFlow编程模型
    • Session使用示例
    • 变量操作一
    • 变量操作二
    • 图的基本操作之建立图、获取张量、获取OP
    • 图的基本操作之获取对象、操作列表
    • 图操作reset_defalut_graph作用
    • tensorFlow主要开发步骤
    • Tensorflow模型操作代码讲解
    • TensorBord示例
    • 初识mnist数据集
    • 手写数字识别_多层神经网络_代码讲解？
    • 深度学习如何防止过拟合？
    • 代码演示正则化_DROPOUT

  • 第三天下午

    • 为什么需要卷积神经网络？
    • CNN与DNN的区别
    • 卷积神经网络是如何识别手写数字呢？
    • 如何确定卷积层输出形状？
    • 卷积神经网络的变量定义
    • 卷积神经网络的变量关系式定义
    • EXCEL演示正向传播识别手写数字
    • 卷积神经网络_误差反向传播算法
    • EXCEL演示卷积神经网络误差反向传播算法

  • 第四天上午

    • 卷积优化技巧
    • 为什么要降维？
    • PCA算法简介
    • PCA算法讲解
    • PCA算法讲解2

  • 第四天下午

    • PCA计算示例
    • PCA人脸特征降维
    • SVD简介
    • SVD的数学证明
    • CNN为什么不能处理长文本？
    • RNN原理
    • 7RNN简单示例
    • LSTM网络原理
    • LSTM&Mnist单层静态动态代码讲解
    • Lstm&mnist双向静态动态代码讲解
    • LSTM&Mnist多层静态动态代码讲解
    • 代码实战RNN编歌1
    • 代码实战RNN编歌2
    • 代码实战RNN编歌3

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    课时介绍

    定义神经网络

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