人工智能实践--tensorflow笔记（北大曹健）_tensorflow2.0_caojian.zip资源-CSDN文库

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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）

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tensorflow2.0_caojian-master

folder

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

folder

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

folder

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

folder

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

folder

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

folder

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

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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