TensorFlow深度学习入门与实战 极简实战快速入门

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  • TensorFlow 2.0 框架简介
  • Tensorflow GPU版本安装
  • 机器学习原理-线性回归
  • tf.keras实现线性回归
  • 梯度下降算法
  • 多层感知器(神经网络)与激活函数
  • 多层感知器(神经网络)的实现
  • 逻辑回归与交叉熵
  • 逻辑回归实现
  • Softmax多分类
  • softmax多分类与fashion mnist实例
  • 独热编码与交叉熵损失函数
  • 优化函数、学习速率、反向传播算法
  • 网络优化与超参数选择
  • Dropout抑制过拟合与网络参数选择总原则
  • Dropout与过拟合抑制示例
  • 函数式API

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    课时介绍

    本课程讲解Tensorflow中各种概念、操作和使用方法,针对Tensorflow的基础知识,在传统数据分析中应用进行详细讲解,并且给出了丰富的深度学习模型实战。

    课程介绍

    本课程是关于Tensorflow与深度学习实战的一门课程,也是同学们入门深度学习的课程。

    本课程用通俗易懂的实例,系统讲解了Tensorflow2.0的使用,可以说是目前最新最系统的 Tensorflow 2.0 教程。 本课程讲解Tensorflow中各种概念、操作和使用方法,针对Tensorflow的基础知识,在传统数据分析中应用进行详细讲解,并且给出了丰富的深度学习模型实战。

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