tensorflow2.0基礎知識北大課程筆記（一）
北大Tensorflow2.0課程 損失函數 梯度下降 反向傳播 張量 numpy到Tensor 隨機數生成 ex 常用函數 axis 神經網絡實現 預備知識，常用函數 **函數 損失函數與交叉熵結合 欠擬合和過擬合 L1和L2正則化 ex 神經網絡參數優化器（優化更新參數） 優化器SGD SGDM優化器 Adagrad優化器 RMSProp優化器 Adam 使用keras搭建神經網絡(第三章內容
相關文章
- 1. tensorflow2.0北大課程筆記（三）
- 2. TensorFlow2.0學習筆記------基礎知識
- 3. 北京大學Tensorflow2.0筆記
- 4. 課堂筆記01 (Web基礎知識)
- 5. java基礎知識筆記
- 6. ASPNET 基礎知識筆記
- 7. matlab筆記-基礎知識
- 8. webpack基礎知識，筆記
- 9. js基礎知識筆記
- 10. 筆記22 基礎知識
- 更多相關文章...
- • Kotlin 基礎語法 - Kotlin 教程
- • Scala 基礎語法 - Scala教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. tensorflow2.0北大課程筆記（三）
- 2. TensorFlow2.0學習筆記------基礎知識
- 3. 北京大學Tensorflow2.0筆記
- 4. 課堂筆記01 (Web基礎知識)
- 5. java基礎知識筆記
- 6. ASPNET 基礎知識筆記
- 7. matlab筆記-基礎知識
- 8. webpack基礎知識，筆記
- 9. js基礎知識筆記
- 10. 筆記22 基礎知識