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人工智能实践--tensorflow笔记(北大曹健)_tensorflow2.0_caojian.zip
人工智能实践--tensorflow笔记(北大曹健)_tensorflow2.0_caojian.zip
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人工智能实践--tensorflow笔记(北大曹健)_tensorflow2.0_caojian
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人工智能实践--tensorflow笔记(北大曹健)_tensorflow2.0_caojian.zip
(75个子文件)
tensorflow2.0_caojian-master
04 神经网络功能拓展
p27_fashion_app_ex.py
1KB
P8_fashion_train_ex1.py
3KB
p4_fashion_train_baseline.py
645B
p23_fashion_train_ex5.py
2KB
p27_fashion_app.py
996B
p13_fashion_train_ex2.py
1KB
01 profile
180B
p11_show_augmented _images.py
1KB
p16_fashion_train_ex3.py
1KB
p19_fashion_train_ex4.py
1KB
02 神经网络的优化方法
p22_ce.py
246B
p4_where.py
231B
p40_adam.py
7KB
p29_regularizationfree.py
3KB
p23_softmaxce.py
503B
p5_RandomState.py
127B
p34_sgdm.py
6KB
p38_rmsprop.py
6KB
p29_regularizationcontain.py
4KB
dot.csv
8KB
p19_mse.py
909B
p6_vstack.py
115B
p7_mgrid.py
350B
p36_adagrad.py
6KB
p20_custom.py
983B
test.py
4KB
p32_sgd.py
6KB
优化器对比.docx
14KB
p10_backpropagation_decaylr.py
870B
03 六步法搭建神经网络
p15_mnist_class.py
909B
p14_mnist_sequential.py
635B
p11_iris_class.py
928B
p16_fashion_class.py
920B
p13_mnist_datasets.py
774B
p8_iris_sequential.py
752B
p16_fashion_sequential.py
646B
06 循环神经网络
p21_rnn_onehot_4pre1.py
4KB
p37_tushare.py
185B
p32_rnn_embedding_4pre1.py
4KB
p15_rnn_onehot_1pre1.py
4KB
p38_rnn_stock.py
5KB
p27_rnn_embedding_1pre1.py
3KB
p56_GRU_stock.py
5KB
SH600519.csv
147KB
01 profile
86B
p47_LSTM_stock.py
5KB
01搭建第一个神经网络模型
p19_zeros_ones_fill.py
137B
p23_cast_reduce_minmax.py.py
229B
p45_iris.py
6KB
p40_assign_sub.py
89B
p13_backpropagation.py
811B
p18_convert_to_tensor.py
145B
p35_enumerate.py
89B
p22_random.uniform.py
94B
p41_argmax.py
343B
p17_constant.py
208B
p39_softmax.py
266B
p29_add_subtract_multiply_divide.py
234B
p43_datasets.load_iris.py
822B
p34_GradientTape.py
162B
p33_from_tensor_slices.py
254B
p25_reduce_meansum.py
221B
p37_one_hot..py
244B
p21_random.normal.py
169B
p38_forward.py
818B
p30_square_pow_sqrt.py
174B
p31_matmul.py
137B
05 卷积神经网络
p34_cifar10_alexnet8.py
4KB
p40_cifar10_inception10.py
5KB
p36_cifar10_vgg16.py
6KB
p24_cifar10_datasets.py
822B
p27_cifar10_baseline.py
3KB
01 profile
124B
P31_cifar10_lenet5.py
3KB
p46_cifar10_resnet18.py
5KB
共 75 条
1
优化器对比
(
lr=0.1 epoch=500 batch=32
)
表
1 loss
图对比
Sgd
Sgdm
Adagrad
Rmsprop
Adam
表
2 ACC
图对比
Sgd
Sgdm
Adagrad
Rmsprop
Adam
表
3
训练耗时(
total_time
)对比
Sgd
Sgdm
Adagrad
Rmsprop
Adam
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