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课程介绍：
5 ^2 K% r$ d2 m. ]3 X* X D/ s
3 ?' b4 ?+ y* Z" m, C) W3 `. w- x1 J) sTheano是神经网络python机器学习的模块，和 Tensowflow 类似。
2 g( ~8 Q/ M% G8 ^6 f
) M" T+ ^( o9 t+ F: e C' C为什么我们用theano？7 s% s3 M+ L% f/ P& y. B7 U
, ]7 ?% y# C8 a* l: L
1.tensowflow 目前只能在 MacOS 和 Linux， theano 不仅可以在前两个系统中运行, 还可以在 Windows 系统下运行;' }) n: t4 K; J4 ^
2.theano 可以使用 GPU 进行运算，用GPU运行比CPU快100倍左右，theano 是比较优秀的 python 模块。, j; {" I, p& i e4 q
* d/ P9 S1 _" R' S) Y
课程目录：7 e4 @; E4 Z5 L; j: N) r
% S$ Z' d9 m# S$ c$ m' {' k/ w/ Z1 M一、Theano 简介
' z. [4 D" {9 ?! [4 Z8 R& W; ?1.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络4 r( a; E9 r$ t. }# N" D
1.2 什么是神经网络 (Neural Network)
% [0 [) W: E. g# z9 C1.3 神经网络 梯度下降
5 ]2 x3 g) o( \" ^% a1.4 科普: 神经网络的黑盒不黑
5 E1 F9 Q$ ?4 p5 m1.5 什么是Theano?
; X- a) V' k7 X) S2 m/ z1.6 Theano 安装
0 F* N: W0 `8 {. d( ?# ?) \7 _* F1.7 神经网络在做什么
+ B1 R" X$ O9 o" k9 _% F1 Z3 f二、Theano 基础构架/ \1 y& O% S4 a
2.1 基本用法( d$ X2 s6 e$ y) W7 I8 A7 I( L3 F
2.2 Function 用法* g6 i# q* a% E, i I# a2 a
2.3 Shared 变量* C: \ C) n( q U
2.4 什么是激励函数 (Activation Function); G" l9 ^3 K" n* g2 X" d" l+ J) D
2.5 Activation function 激励函数
4 Z0 J9 @! O( x4 y三、搭建自己的神经网络
5 g+ Z* Q$ [9 S$ }3 I4 i2 O% z3.1 定义 Layer 类8 ]4 l" t2 H6 j7 F
3.2 Regression 回归例子: c, u6 g9 f" B# t# M# E. o
3.3 可视化结果 回归例子
R$ j C! r" y: \8 A3.4 Classification 分类学习
0 g5 Y. p7 Y5 c3.5 什么是过拟合 (Overfitting)4 `$ c7 v" F1 T9 g6 h S0 Q- X
3.6 Regularization 正规化$ ]* ]+ c# m$ X: p& a3 P; R4 ], X
3.7 Save 保存 提取
6 c) W% ~# e/ V四、总结
$ w8 Y5 G% L" z" z" K6 I# }5 a4.1 总结和更多7 |% @5 V @& q* I! z. Q
9 v |( S; s4 o6 d# K
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2022-6-28 04:42:02
