TensorFlow深度学习:深度神经网络在机器学习任务中的应用

TensorFlow深度学习:深度神经网络在机器学习任务中的应用
共30节 119人在学 课程详情
  • 第1课:深度学习简介

    • 0.0TensorFlow深度学习:简介
    • 主题
    • 1.2在线课程中的代码运行
    • 1.3人工神经网络简介
  • 第2课:深度学习工作原理

    • 主题
    • 2.1深度神经网络家族以及其应用
    • 2.2基本理论I——神经元
    • 2.3基本理论II——成本函数、梯度下降和反向传播
    • 2.4TensorFlow训练场——将深网可视化
    • 2.5深度学习数据集
    • 2.6深网理论在代码I中的应用
  • 第3课:卷积网络

    • 主题
    • 3.1基本理论III——小批量、不稳定梯度和避免过度拟合
    • 3.2深网理论在代码II中的应用
    • 3.3用于视觉识别的卷积神经网络简介
    • 3.4经典卷积网络结构——LeNet-5
    • 3.5经典卷积网络结构——AlexNet 和VGGNet
    • 3.6TensorBoard和模型输出释义
  • 第4课:TensorFlow简介

    • 4.0TensorFlow简介
    • 4.1先进的深度学习库对比
    • 4.2TensorFlow简介
    • 4.3TensorFlow中的拟合模型
    • 4.4TensorFlow中的稠密网络
    • 4.5TensorFlow中的深度卷积网络
  • 第5课:深度网络提升

    • 主题
    • 5.1性能提升与超参调节
    • 5.2如果建立你自己的深度学习项目
    • 5.3自学习资源
    • TensorFlow深度学习:结束语

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    课时介绍

    3.4经典卷积网络结构——LeNet-5

    课程介绍

    TensorFlow深度学习在线课程是一个关于深度学习的教学,通过最流行的深度学习库TensorFlow及其高级API Keras的交互演示,将革命性的机器学习方法带入生活。通过白板,介绍了其基础理论,提供了一个对深度学习基础内容的直观理解,该基础即人工神经网络。基于Python的Jupyter笔记本中提供了克服常见陷阱的技巧,以及实际可操作可运行的代码,通过应用这些技巧和代码,掌握这种基础知识,可使那些以前不了解神经网络的人能够构建强大的最先进的深度学习模型。

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