人工智能实践：Tensorflow笔记 – 北京大学 大学课程公开课慕课教程

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目录：
人工智能实践：Tensorflow笔记 – 北京大学
–9 循环神经网络
—-9.11 字母预测Embedding_4pre1
—-9.3 循环计算层
—-9.12 RNN实现股票预测
—-9.16 PPT：第六讲循环神经网络
—-9.4 TF描述循环计算层
—-9.15 TensorFlow笔记：第六讲循环神经网络
—-9.2 循环核时间步展开
—-9.9 Embedding编码
—-9.10 字母预测Embedding_1pre1
—-9.14 GRU实现股票预测(GRU计算过程_TF描述GRU层)
—-9.5 循环计算过程I
—-9.6 字母预测onehot_1pre1
—-9.13 LSTM实现股票预测(LSTM计算过程_TF描述LSTM层)
—-9.8 字母预测onehot_4pre1
—-9.1 循环核
—-9.7 循环计算过程II
–6 神经网络八股
—-6.2 搭建网络八股class
—-6.3 MNIST数据集
—-6.6 PPT：第三讲神经网络八股
—-6.4 FASHION数据集
—-6.1 搭建网络八股sequential
—-6.5 TensorFlow笔记：第三讲神经网络八股
–8 卷积神经网络
—-8.8 卷积神经网络
—-8.2 感受野
—-8.17 TensorFlow笔记：第五讲卷积神经网络
—-8.6 池化
—-8.16 经典卷及网络小结
—-8.18 PPT：第五讲卷积神经网络
—-8.14 InceptionNet
—-8.12 AlexNet
—-8.7 舍弃
—-8.3 全零填充
—-8.10 卷积神经网络搭建示例
—-8.9 CIFAR0数据集
—-8.11 LeNet
—-8.15 ResNet
—-8.5 批标准化
—-8.1 卷积计算过程
—-8.4 TF描述卷积计算层
—-8.13 VGGNet
–7 网络八股扩展
—-7.3 数据增强
—-7.7 给图识物
—-7.1 搭建网络八股总览
—-7.8 TensorFlow笔记：第四讲网络八股扩展
—-7.6 acc&loss可视化
—-7.2 自制数据集
—-7.4 断点续训
—-7.5 参数提取
—-7.9 PPT：第四讲网络八股扩展
–5 神经网络优化
—-5.4 损失函数
—-5.2 复杂度学习率
—-5.6 优化器
—-5.3 激活函数
—-5.5 缓解过拟合
—-5.7 TensorFlow笔记：第二讲神经网络优化
—-5.1 预备知识
—-5.8 PPT：第二讲神经网络优化
–1 神经网络计算
—-1.7 神经网络实现鸢尾花分类
—-1.4 TF2常用函数1
—-1.8 Tensorflow2安装
—-1.9 TensorFlow笔记：第一讲神经网络计算
—-1.3 张量生成
—-1.10 PPT：第一讲神经网络计算
—-1.2 神经网络设计过程
—-1.6 鸢尾花数据集读入
—-1.1 人工智能三学派
—-1.5 TF2常用函数2
–Playlist.dpl
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