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    深度学习之实战TensorFlow入门-

    共105节4154人学习魏俊 课程详情 领证书

    • 第一天上午

      • 课程特点
      • 教材介绍
      • 课程大纲
      • 课程答疑
      • 搭建开发环境
      • Spyder操作
      • 为什么需要神经网络？
      • 神经元的数学表示
      • 神经网络的数学表达
      • 理解办公室政治就能理解神经网络
      • 回归分析
      • 梯度下降基本概念
      • 简化演示梯度下降
      • 简化演示最小二乘法对参数B求导
      • 最小二乘法对W和b求导

    • 第一天下午

      • 代码实战初等数学_线性回归_广告点击量预测
      • 为什么数据标准化这么强？
      • 向量知识点讲解
      • 线性代数矩阵知识点讲解
      • 梯度下降矩阵求导理论与代码讲解
      • 线性回归矩阵运算汽车油耗预测_一维到多维对比
      • 线性回归_矩阵多维运算_模型训练_测试代码讲解
      • 如何理解正则化_代码演示
      • 为什么需要随机梯度下降？
      • 逻辑回归与线性回归的区别与联系
      • 考勤_二分类_逻辑回归训练_预测代码讲解
      • 为什么需要独热编码？
      • 考勤_多分类_逻辑回归预测代码讲解
      • 手写数字识别_逻辑回归_代码讲解
      • 手写数字识别_逻辑回归_为什么要进行归一化
      • 模型评价指标

    • 第二天上午

      • 定义逻辑回归的损失函数
      • 逻辑回归的损失函数变形推导
      • 逻辑回归的损失函数微分推导
      • 梯度下降的数学证明_导数定义
      • 梯度下降的数学证明_近似公式
      • 运用导数对梯度下降进行的数学证明
      • 运用函数的近似公式对梯度下降进行数学证明
      • 定义神经网络——神经网络和逻辑回归有什么区别？
      • 定义神经网络——参数和变量的定义
      • 定义神经网络——变量表达式
      • 定义神经网络——学习数据和正解
      • 定义神经网络——代价函数
      • Excel体验神经网络进行数字识别

    • 第二天下午

      • 神经网络——为什么需要误差反向传播算法？
      • 神经网络——神经单元误差δ
      • 神经网络——误差反向传播算法
      • Excel体验神经网络误差反向传播算法
      • 常用激活函数
      • 权重初始化
      • 常见梯度下降优化算法
      • 交叉熵为什么能成为损失函数？
      • 深度学习准备工作
      • 为什么需要深度学习？
      • 什么是深度神经网络？
      • 多层神经网络如何运行？
      • 深度神经网络优缺点

    • 第三天上午

      • Tensorflow安装说明
      • TensorFlow编程模型
      • Session使用示例
      • 变量操作一
      • 变量操作二
      • 图的基本操作之建立图、获取张量、获取OP
      • 图的基本操作之获取对象、操作列表
      • 图操作reset_defalut_graph作用
      • tensorFlow主要开发步骤
      • Tensorflow模型操作代码讲解
      • TensorBord示例
      • 初识mnist数据集
      • 手写数字识别_多层神经网络_代码讲解？
      • 深度学习如何防止过拟合？
      • 代码演示正则化_DROPOUT

    • 第三天下午

      • 为什么需要卷积神经网络？
      • CNN与DNN的区别
      • 卷积神经网络是如何识别手写数字呢？
      • 如何确定卷积层输出形状？
      • 卷积神经网络的变量定义
      • 卷积神经网络的变量关系式定义
      • EXCEL演示正向传播识别手写数字
      • 卷积神经网络_误差反向传播算法
      • EXCEL演示卷积神经网络误差反向传播算法

    • 第四天上午

      • 卷积优化技巧
      • Mnist卷积
      • Mnist卷积多通道
      • Mnist卷积_多通道_BN
      • 为什么要降维？
      • PCA算法简介
      • PCA算法讲解
      • PCA算法讲解2

    • 第四天下午

      • PCA计算示例
      • PCA人脸特征降维
      • SVD简介
      • SVD的数学证明
      • 5SVD压缩图片案例
      • CNN为什么不能处理长文本？
      • RNN原理
      • 7RNN简单示例
      • LSTM网络原理
      • LSTM&Mnist单层静态动态代码讲解
      • Lstm&mnist双向静态动态代码讲解
      • LSTM&Mnist多层静态动态代码讲解
      • 代码实战RNN编歌1
      • 代码实战RNN编歌2
      • 代码实战RNN编歌3
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