Tensorflow基础
感知机
神经网络基础
训练神经网络
- 从人工调参到数据驱动
- 训练数据和测试数据
- 损失函数详解
- 用Python实现常用的损失函数
- 小批量版的交叉熵函数
- 用Tensorflow2.x实现回归损失函数
- 用Tensorflow2.x实现分类损失函数
- 用Python计算导数
- 用Python计算偏导数
- 用Python计算梯度
- 梯度下降法
- 计算神经网络的梯度
- 项目实战：手工编写神经网络识别数字图像（1）
- 项目实战：手工编写神经网络识别数字图像（2）
- 项目实战：手工编写神经网络识别数字图像（3）
- 项目实战：手工编写神经网络识别数字图像（4）
- 项目实战：用Tensorflow2.x创建并训练模型，以及识别数字图像（1）
- 项目实战：用Tensorflow2.x创建并训练模型，以及识别数字图像（2）
误差反向传播法
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