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Python人工智能
TensorFlow2.X API详解(一) 常用函数与深度学习
324
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TensorFlow2.X API详解(一) 常用函数与深度学习
制作完成与2021.1.5
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¥
358.00
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312 - 引出梯度下降
全部任务
资料.zip
200 - 什么是张量
201 - 创建张量
202 - 关于张量的一些常用A...
203 - 创建一些特殊的张量
204 - 生成一些符合正态分布...
205 - 生成截断式正态分布以...
206 - 关于创建张量需要掌握...
207 - 求解张量的最小值与最...
208 - Axis维度的解释
209 - 按行求和与按列求和
210 - 求解均值和标记为Va...
211 - 张量的四则运算
212 - 元素级别的运算
213 - 平方次方开方
214 - 矩阵相乘
215 - 标签和特征配对的函数
216 - 记录梯度信息
217 - 函数求导
218 - 稍微复杂函数求导
219 - Enumerate
220 - OneHotEnco...
221 - 独热编码API
222 - SoftMax函数
223 - Variable的自...
224 - ArgMax函数
225 - 标记一些必须掌握的A...
300 - 学习
301 - 拿到映射关系
302 - 拿到模型
303 - 查看数据集
304 - 安装sklearn
305 - 神经网络模型
306 - 大概的前向网络的计算
307 - 损失函数
308 - 案例:鸢尾花分类
309 - 线性组合
310 - 得到三个输出
311 - 计算出来损失函数
312 - 引出梯度下降
313 - 为什么会用到梯度下降
314 - 计算梯度下降
315 - 计算简单梯度下降
316 - 梯度下降的代码
317 - 为什么神经网络需要训...
318 - 极值点
319 - 引出学习率
320 - 用程序去模拟这个问题
321 - 初值与学习率
322 - 回到花分类问题
323 - 代码部分
324 - 切割训练集测试集
325 - 矩阵相乘
326 - 书写神经网络参数代码
327 - 将数据类型转化为Te...
328 - 计算Loss损失
329 - 查看模型的损失
330 - 计算模型的梯度值
331 - 完成模型的损失更新减...
332 - 测试集合
333 - 计算准确率
334 - 完成模型准确率
335 - 更改学习率查看效果
336 - 拿到绘图的数据
337 - 绘制Loss图像
338 - 总结神经网络算法
339 - 总结神经网络算法
340 - 非线性激活
341 - Playground...
342 - 激活函数
343 - 使用KeraAPI实...
344 - 使用Seq实现神经网...
345 - 使用Class实现神...
346 - 查看手写数字识别
347 - 完成Seq的手写数字...
348 - 基于Class的手写...
349 - 完成Class的手写...
350 - 模型的保存
351 - 书写一个模型
352 - 模型的保存
353 - 完成模型的恢复
354 - 下载Fashion数...
355 - 查看类别
356 - 完成基本的Seq
357 - 查看图片
358 - 显示图片的代码
359 - 显示一些图片
360 - 显示概率图
361 - 优化图片的显示
362 - 柱状图上色
363 - 绘制剩下的图
364 - 完成图的绘制
365 - 模型的保存
366 - 读取自己的数据集图片
367 - 编码的步骤
368 - 获得所有的图片路径
369 - 获得到所有的标签
370 - 获得到Y值
371 - 获得到图片
372 - 自制Dataset
373 - 使用Seq预测
374 - 做批次数据
375 - 总结图片读取的步骤
376 - 神经网络第一章结束
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