目录

Tensorflow 简介

  • 1.1 为什么选 Tensorflow?
  • 1.2 Tensorflow 安装
  • 1.3 神经网络在干嘛

    Tensorflow 基础构架

  • 2.1 处理结构
  • 2.2 例子2
  • 2.3 Session 会话控制
  • 2.4 Variable 变量
  • 2.5 Placeholder 传入值
  • 2.6 激励函数 Activation Function

    建造我们第一个神经网络

  • 3.1 例子3 添加层 def add_layer()
  • 3.2 例子3 建造神经网络
  • 3.3 例子3 结果可视化
  • 3.4 优化器 optimizer

    可视化好助手 Tensorboard

  • 4.1 Tensorboard 可视化好帮手 1
  • 4.2 Tensorboard 可视化好帮手 2

    高阶内容

  • 5.1 Classification 分类学习
  • 5.2 Dropout 解决 overfitting
  • 5.3 CNN 卷积神经网络 1
  • 5.4 CNN 卷积神经网络 2
  • 5.5 CNN 卷积神经网络 3
  • 5.6 Saver 保存读取
  • 5.7 RNN 循环神经网络
  • 5.8 RNN LSTM 循环神经网络 (分类例子)
  • 5.9 RNN LSTM (回归例子)
  • 5.10 RNN LSTM (回归例子可视化)
  • 5.11 自编码 Autoencoder (非监督学习)
  • 5.12 scope 命名方法
  • 5.13 Batch Normalization 批标准化
  • 5.14 Tensorflow 2017 更新
  • 5.15 用 Tensorflow 可视化梯度下降
  • 5.16 迁移学习 Transfer Learning

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