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TensorFlow深度学习：深度神经网络在机器学习任务中的应用-

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  • 第1课：深度学习简介

    • 0.0TensorFlow深度学习：简介
    • 主题
    • 1.1 神经网络与深度学习
    • 1.2在线课程中的代码运行
    • 1.3人工神经网络简介

  • 第2课：深度学习工作原理

    • 主题
    • 2.1深度神经网络家族以及其应用
    • 2.2基本理论I——神经元
    • 2.3基本理论II——成本函数、梯度下降和反向传播
    • 2.4TensorFlow训练场——将深网可视化
    • 2.5深度学习数据集
    • 2.6深网理论在代码I中的应用

  • 第3课：卷积网络

    • 主题
    • 3.1基本理论III——小批量、不稳定梯度和避免过度拟合
    • 3.2深网理论在代码II中的应用
    • 3.3用于视觉识别的卷积神经网络简介
    • 3.4经典卷积网络结构——LeNet-5
    • 3.5经典卷积网络结构——AlexNet 和VGGNet
    • 3.6TensorBoard和模型输出释义

  • 第4课：TensorFlow简介

    • 4.0TensorFlow简介
    • 4.1先进的深度学习库对比
    • 4.2TensorFlow简介
    • 4.3TensorFlow中的拟合模型
    • 4.4TensorFlow中的稠密网络
    • 4.5TensorFlow中的深度卷积网络

  • 第5课：深度网络提升

    • 主题
    • 5.1性能提升与超参调节
    • 5.2如果建立你自己的深度学习项目
    • 5.3自学习资源
    • TensorFlow深度学习：结束语
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