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python神经网络Tensorflow模块视频教程

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『课程介绍』:
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源,任何人都可以用。

『课程目录』:
tensorflowTUT源码
Tensorflow 1 why
Tensorflow 2 安装 (Windows, Mac, Linux)
Tensorflow 3 例子1
+ c( g+ F9 e% TTensorflow 4 处理结构
Tensorflow 5 例子2
  w7 ^& _  [) I" }/ v" [Tensorflow 6 Session会话
Tensorflow 7 变量
Tensorflow 8 传入值
Tensorflow 9  激励函数
6 ~$ t. r) P2 e7 c, UTensorflow 10  添加层
# }/ M; b- M/ S- YTensorflow 11 建造神经网络
% Q8 s! c; c( C! W" f' |0 pTensorflow 12 结果可视化
Tensorflow 13 优化器
7 }: m4 S' l; j- b' STensorflow 14 可视化好帮手1
# C3 X- B, O3 I7 G$ r; V- _% J1 W3 h- lTensorflow 15 可视化好帮手2
4 C# \& s8 m/ k; P: o/ @Tensorflow 16 分类学习
, Q! e! J% ]- KTensorflow 17 dropout 解决overfitting 问题
* u; a) L7 [7 hTensorflow 18-1 CNN卷积神经网络1
Tensorflow 18-2 CNN卷积神经网络2
Tensorflow 18-3 CNN卷积神经网络3
& E6 C$ C2 v: ^1 a% gTensorflow 19 Saver保存读取
Tensorflow 20.1 RNN 循环神经网络
Tensorflow 20.2 RNN 循环神经网络 (分类例子)
  V. P' Q, A+ BTensorflow 20.3 RNN lstm (regression 回归例子)
Tensorflow 20.4 RNN lstm (回归例子可视化)
: k9 U" X" T, q3 [5 xTensorflow 21 Autoencoder (非监督学习)
7 H. z+ R  X; R: ?0 ]( d) iTensorflow 22 scope 命名方式
Tensorflow 23 Batch normalization 批标准化

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