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TensorFlow2教程(目錄)
時間 2019-11-06
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第一篇 基本操做
01 Tensor數據類型
02 建立Tensor
03 Tensor索引和切片
04 維度變換
05 Broadcasting
06 數學運算
07 前向傳播(張量)- 實戰
第二篇 高級操做
08 合併與分割
09 數據統計
10 張量排序
11 填充與複製
12 張量限幅
13 高階操做
第三篇 神經網絡與全鏈接層
14 數據加載
15 測試(張量)- 實戰
16 全鏈接層
17 輸出方式
18 偏差計算
第四篇 隨機梯度降低
19 梯度降低簡介
20 激活函數及其梯度
21 損失函數及其梯度
22 單輸出感知機及其梯度
23 多輸出感知機及其梯度
24 鏈式法則
25 反向傳播算法
26 函數優化實戰
27 手寫數字問題實戰(層)
28 TensorBoard可視化
第五篇 Keras高層接口
29 Keras高層API
30 自定義層or網絡
31 模型加載與保存
32 CIFAR10自定義網絡實戰
第六篇 過擬合
33 過擬合
第七篇 卷積神經網絡CNN
34 什麼是卷積
35 卷積神經網絡
36 池化與採樣
37 CIFAR100與VGG13實戰
38 經典卷積網絡VGG,GoodLeNet,Inception
39 ResNet,DenseNet
40 ResNet實戰
第八篇 循環神經網絡RNN
41 序列表示方法
42 循環神經網絡層
43 RNNCell使用
44 RNN與情感分類問題實戰-加載IMDB數據集
第九篇 自編碼器Auto-Encoders
45 無監督學習
46 Auto-Encoders原理
47 Auto-Encodes變種
48 Adversarial Auto-Encoders
49 Reparameterization Trick
50 Variational Auto-Encoders原理
51 Auto-Encoders實戰
debugging……
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