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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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