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Tensorflow基础入门系列 Anaconda和Tensorflow安装 Tensorflow的安装

Tensorflow基础入门系列
共24节 6217人在学 课程详情
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  • Anaconda和Tensorflow安装

    • Tensorflow简介
    • Anaconda的安装
    • Tensorflow的安装
  • Tensorflow的基础使用

    • 创建图-启动图
    • 变量
    • fetch and feed
    • Tensorflow简单案例
  • Tensorflow线性回归以及分类的简单使用

    • 非线性回归
    • MNIST数据集和Softmax讲解
    • MNIST数据集分类简单版本
  • 交叉熵,过拟合,dropout以及各种优化器介绍

    • 交叉熵(cross-entropy)
    • 过拟合以及Dropout介绍
    • 优化器Optimizer
    • 优化器的使用
  • Tensorboard结构可视化,网络运算可视化

    • 第4周作业网络优化
    • Tensorboard网络结构
    • Tensorboard网络运行
    • Tensorboard可视化
  • 卷积神经网络CNN

    • 卷积神经网络CNN介绍
    • CNN应用于MNIST数据集分类
  • 递归神经网络LSTM,以及LSTM网络的使用

    • 第6周作业调试CNN结构和运行结果
    • 递归神经网络RNN
    • 长短时记忆网络LSTM
    • LSTM网络程序
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    课时介绍

    一步一步介绍了Tensorflow的安装。

    课程介绍

    本课程上半部分会从Tensorflow基础的框架开始介绍,从Tensorflow的安装开始,一步一步仔细讲解Tensorflow中的各种技术细节。让大家上手编写神经网络。同时也会补充一些深度学习相关的理论知识,如交叉熵,Softmax函数,深度学习中各种优化器的算法和应用等内容。 下半部分会从头开始详细讲解几个深度学习的项目,如图像识别,验证码识别,word2vec,文本分类,语音分类等。
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