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Python人工智能
TensorFlow基础与深度学习入门
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TensorFlow基础与深度学习入门
制作完成于2022年8月28日，基于python3.7,TensorFlow2.3
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31-优化方法_Adam算法
全部任务
00-课程演示
01-课前说明
02-深度学习简介
03-TensorFlow的简介...
04-张量的创建
05-张量转变成numpy
06-张量的运算
07-变量
08-keras简介
09-鸢尾花案例_机器学习1
10-鸢尾花案例_机器学习2
11-鸢尾花案例_keras实现...
12-鸢尾花案例_keras实现...
13-鸢尾花案例_keras实现...
14-神经网络的简介
15-激活函数_sigmoid
16-激活函数_tanh和rel...
17-激活函数_leaky_re...
18-参数初始化_Xavizer
19-参数初始化_he初始化
20-Sequential构建模...
21-Function_api构...
22-通过model子类构建模型
23-分类任务的损失函数
24-回归任务的损失函数
25-优化方法_梯度下降法
26-优化方法_反向传播算法1
27-优化方法_反向传播算法2
28-优化方法_动量梯度下降法
29-优化方法_adagrad算...
30-优化方法_RMSprop算...
31-优化方法_Adam算法
32-学习率衰减
33-正则化_范数惩罚
34-正则化_dropout
35-正则化_提前停止
36-正则化_批标准化
37-手写数字识别_获取数据
38-手写数字识别_数据的基本处...
39-手写数字识别_模型构建
40-手写数字识别_模型的编译与...
41-手写数字识别_使用tens...
42-手写数字识别_模型的评估与...
43-CNN的组成和卷积层
44-池化层和全连接层
45-LeNet5_获取数据与处...
46-LeNet5_模型构建
47-LeNet5_模型的训练与...
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