          人工智能實踐：Tensorflow培訓

第一講 神經網絡計算

1.7神經網絡實現(xiàn)鳶尾花分類

1.5TF2常用函數(shù)2

1.6鳶尾花數(shù)據(jù)集讀入

1.8Tensorflow2安裝

1.4TF2常用函數(shù)1

1.2神經網絡設計過程

1.1人工智能三學派

TensorFlow筆記：第一講神經網絡計算

第一講 神經網絡計算

1.3張量生成

PPT：第一講神經網絡計算

第二講 神經網絡優(yōu)化

TensorFlow筆記：第二講神經網絡優(yōu)化

2.4損失函數(shù)

2.5緩解過擬合

PPT：第二講神經網絡優(yōu)化

2.6優(yōu)化器

2.1預備知識

2.3激活函數(shù)

第二講 神經網絡優(yōu)化

2.2復雜度學習率

第三講 神經網絡八股

3.1搭建網絡八股sequential

3.2搭建網絡八股class

第三講 神經網絡八股

TensorFlow筆記：第三講神經網絡八股

3.3MNIST數(shù)據(jù)集

3.4FASHION數(shù)據(jù)集

PPT：第三講神經網絡八股

第四講 網絡八股擴展

4.5參數(shù)提取

4.7給圖識物

4.1搭建網絡八股總覽

PPT：第四講網絡八股擴展

4.6acc&loss可視化

4.4斷點續(xù)訓

TensorFlow筆記：第四講網絡八股擴展

4.2自制數(shù)據(jù)集

第四講 網絡八股擴展

4.3數(shù)據(jù)增強

第五講 卷積神經網絡

5.1卷積計算過程

5.16經典卷及網絡小結

5.12AlexNet

5.9CIFAR0數(shù)據(jù)集

PPT：第五講卷積神經網絡

第五講 卷積神經網絡

5.14InceptionNet

5.10卷積神經網絡搭建示例

5.13VGGNet

5.4TF描述卷積計算層

5.8卷積神經網絡

5.2感受野

5.15ResNet

5.11LeNet

5.7舍棄

5.3全零填充

5.5批標準化

5.6池化

TensorFlow筆記：第五講卷積神經網絡

第六講 循環(huán)神經網絡

6.7循環(huán)計算過程II

6.10字母預測Embedding_1pre1

6.9Embedding編碼

6.3循環(huán)計算層

TensorFlow筆記：第六講循環(huán)神經網絡

6.4TF描述循環(huán)計算層

6.8字母預測onehot_4pre1

6.2循環(huán)核時間步展開

6.6字母預測onehot_1pre1

6.14GRU實現(xiàn)股票預測(GRU計算過程_TF描述GRU層)

6.1循環(huán)核

6.11字母預測Embedding_4pre1

6.13LSTM實現(xiàn)股票預測(LSTM計算過程_TF描述LSTM層)

第六講 循環(huán)神經網絡

PPT：第六講循環(huán)神經網絡

6.5循環(huán)計算過程I

6.12RNN實現(xiàn)股票預測