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课程介绍
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& H+ g) F* w6 {" \% O2 ]7 [ c课程目录/ [% m! d0 r6 a& L" B
第一课 Tensorflow简介，Anaconda安装，Tensorflow的CPU版本安装。
8 y% X" |+ E; U# n! V) |: B第二课 Tensorflow的基础使用，包括对图(graphs),会话(session),张量(tensor),变量(Variable)的一些解释和操作。6 A- R" d \& a @# d) ?- ~
第三课 Tensorflow线性回归以及分类的简单使用，softmax介绍。4 t& }0 D, Z( X% B- ^
第四课 交叉熵(cross-entropy)，过拟合，dropout以及Tensorflow中各种优化器的介绍。0 d1 s7 l7 o4 o% I, u9 R1 z; Y
第五课 使用Tensorboard进行结构可视化，以及网络运算过程可视化。) O# _- b& ` n) z7 U
第六课 卷积神经网络CNN的讲解，以及用CNN解决MNIST分类问题。" l- T, |; O1 K+ m- B3 ]8 U& k
第七课 递归神经网络LSTM的讲解，以及LSTM网络的使用。- e. \. A# w6 f, `# ~
第八课 保存和载入模型，使用Google的图像识别网络inception-v3进行图像识别。. D) B" ?' G# q. x& c% n
第九课 Tensorflow的GPU版本安装。设计自己的网络模型，并训练自己的网络模型进行图像识别。0 C0 N9 n* e% R4 ?, L
第十课 多任务学习以及验证码识别。
- o& f) _: g9 k/ @ H/ r. S第十一课 word2vec讲解和使用，cnn解决文本分类问题。9 a1 ^; s8 u9 B# k6 m4 m% L% W
第十二课 语音处理以及使用LSTM构建语音分类模型。% x- O0 e6 `! [( \. u- \! K6 O
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发表于 2022-6-20 19:54:02
