【莫烦Python】Tensorflow 搭建自己的神经网络
本课程共64集 翻译完 欢迎学习
课程介绍：最近几年火起来的机器学习有没有让你动心呢? 学习 google 开发定制的 tensorflow, 能让你成为机器学习, 神经网络的大牛,同时也会在海量的信息当中受益匪浅. Code: https://github.com/MorvanZhou/Tensorflow-Tutorial 莫烦Python: https://mofanpy.com 支持莫烦: https://mofanpy.com/support
立即播放
用手机看
课程免费缓存，随时观看～
扫码下载网易公开课APP
收藏
课程列表
【第1集】科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络 译
【第2集】什么是神经网络 (机器学习) 译
【第3集】神经网络 : 梯度下降 (Gradient Descent in Neural Nets) 译
【第4集】科普: 神经网络的黑盒不黑 译
【第5集】Tensorflow 搭建自己的神经网络 (莫烦 Python 教程)(1 why?) 译
【第5集】【莫烦Python】Tensorflow 搭建自己的神经网络(1 why?) 译
【第6集】2 安装 (Windows, Mac, Linux) 译
【第6集】2 安装 (Windows, Mac, Linux) 译
【第7集】Tensorflow 搭建自己的神经网络 (莫烦 Python 教程)(3 例子1) 译
【第8集】Tensorflow 搭建自己的神经网络 (莫烦 Python 教程)(4 处理结构) 译
【第8集】【莫烦Python】Tensorflow 搭建自己的神经网络(4 处理结构) 译
【第9集】Tensorflow 搭建自己的神经网络 (莫烦 Python 教程)(5 例子2) 译
【第10集】6 Session 会话控制 译
【第10集】6 Session 会话控制 译
【第11集】7 Variable 变量 译
【第12集】8 placeholder 传入值 译
【第13集】什么是激励函数 (深度学习)? 译
【第14集】9 激励函数 activation function 译
【第14集】9 激励函数 activation function 译
【第15集】10 例子3 添加层 def add_layer() 译
【第15集】10 例子3 添加层 def add_layer() 译
【第16集】11 例子3 建造神经网络 build a neural network 译
【第16集】11 例子3 建造神经网络 build a neural network 译
【第17集】12 例子3 结果可视化 plot result 译
【第17集】12 例子3 结果可视化 plot result 译
【第18集】优化器 Optimizer 加速神经网络训练 (深度学习) 译
【第19集】13 优化器 optimizer 译
【第19集】13 优化器 optimizer 译
【第20集】14 Tensorboard 可视化好帮手 译
【第20集】14 Tensorboard 可视化好帮手 译
【第21集】15 Tensorboard 可视化好帮手2 译
【第22集】16 Classification 分类学习 译
【第24集】17 dropout 解决 overfitting 问题 译
【第24集】17 dropout 解决 overfitting 问题 译
【第25集】什么是卷积神经网络 CNN (深度学习)? 译
【第26集】18.1 CNN 卷积神经网络 译
【第27集】18.2 CNN 卷积神经网络 译
【第28集】18.3 CNN 卷积神经网络 译
【第28集】18.3 CNN 卷积神经网络 译
【第29集】19 Saver 保存读取 译
【第29集】19 Saver 保存读取 译
【第30集】什么是循环神经网络 RNN (深度学习)? 译
【第31集】什么是 LSTM RNN 循环神经网络 (深度学习)? 译
【第32集】20.1 RNN 循环神经网络 译
【第32集】20.1 RNN 循环神经网络 译
【第33集】20.2 RNN lstm 循环神经网络 (分类例子) 译
【第33集】20.2 RNN lstm 循环神经网络 (分类例子) 译
【第34集】20.3 RNN lstm (regression 回归例子) 译
【第34集】20.3 RNN lstm (regression 回归例子) 译
【第35集】20.4 RNN lstm (回归例子可视化) 译
【第35集】20.4 RNN lstm (回归例子可视化) 译
【第36集】什么是自编码 Autoencoder (深度学习)? 译
【第37集】21 自编码 Autoencoder (非监督学习) 译
【第37集】21 自编码 Autoencoder (非监督学习) 译
【第38集】22 name_scope/ variable_scope 命名方式 译
【第38集】22 name_scope/ variable_scope 命名方式 译
【第40集】23 Batch normalization 批标准化 译
【第40集】23 Batch normalization 批标准化 译
【第41集】24 2017年新版更新 译
【第42集】25 可视化梯度下降/公式调参 译
【第42集】25 可视化梯度下降/公式调参 译
【第43集】什么是迁移学习 transfer learning 译
【第43集】什么是迁移学习 transfer learning 译
【第44集】26 迁移学习 译
查看全部课程
相关推荐
