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课程介绍：
) P; k5 [: \5 O# y' N3 o! e* x8 G( y0 Z; K
Theano是神经网络python机器学习的模块，和 Tensowflow 类似。
) M- f; ^+ s" O0 Q8 g
! _# L7 I6 z) Q8 r2 P1 O为什么我们用theano？" U8 L; J2 o: t
, A, n% [% N; }# N& [
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;( h( G- C3 h* b' D4 x
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。+ F2 g: A- |. W& T+ ?; N; l
$ J7 W+ W2 G* z课程目录： x4 h# ?/ m7 Y" d7 y L
3 ?- V2 I) C. g- K
一、Theano 简介+ w& E/ L' Q5 j
1.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络- d g1 }# e6 D/ `8 n9 y
1.2 什么是神经网络 (Neural Network)" t- f. F" M8 q( x& Z1 h0 y5 j& q
1.3 神经网络 梯度下降7 Y3 b* O9 c- q! J
1.4 科普: 神经网络的黑盒不黑
9 f, ~& X8 c! B# _1.5 什么是Theano?
/ q+ x4 W3 G: u1.6 Theano 安装) {7 G% ^: ~) B/ y$ `4 h! `+ W. Z0 F
1.7 神经网络在做什么
6 V( I& _5 ]- m5 I' k二、Theano 基础构架
1 t3 @* B. O- t' d4 }- A K7 t7 G2.1 基本用法
9 R) `( k# S- H [) ~3 ?1 S2.2 Function 用法3 l9 I0 i% ~. ~ h. @/ I
2.3 Shared 变量( J! A; m0 X, |) D% ~4 R, Q
2.4 什么是激励函数 (Activation Function)% k6 S/ M0 B5 E5 N
2.5 Activation function 激励函数0 h. o2 L% y) j- ]% N A# f3 f
三、搭建自己的神经网络' n4 u$ _5 {1 ]2 ?. U
3.1 定义 Layer 类
* ?7 s" r, r& k( m8 q" V: P3.2 Regression 回归例子
' T" e) ^8 v' E$ {5 n% ~5 m% O3.3 可视化结果 回归例子& A6 P: S) k. {& I) e, [: X
3.4 Classification 分类学习
. D1 ]# r9 a; h. j: Z: f. E3.5 什么是过拟合 (Overfitting)/ n5 P9 e8 } K
3.6 Regularization 正规化* T8 w& n3 E' [4 ], `
3.7 Save 保存 提取- ]' Q Q% ~+ F0 S7 D) u
四、总结
! \& P, q+ ?$ K. D6 O) F4.1 总结和更多
7 I, K6 a. J* i# }* K. S3 v1 b% R y! K8 s7 C( T
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见& Z3 T# N6 O: Y3 S$ ~. }$ _
7 j4 e. K7 T4 r" P1 ^: Q" f v" G. \; c9 E
8 j2 v* t }) E* `0 p' j7 Y
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发表于 2022-6-28 04:42:02
