深度学习之实战TensorFlow入门
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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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定义神经网络
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程序员研修院
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