学习资源丨【MOOC】人工智能实践:Tensorflow笔记-北京大学

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资源列表:


第一讲  神经网络计算

笔记:第一讲神经网络计算

PPT:第一讲神经网络计算

1.8Tensorflow2安装

1.7神经网络实现鸢尾花分类

1.6鸢尾花数据集读入

1.5TF2常用函数2

1.4TF2常用函数1

1.3张量生成

1.2神经网络设计过程

1.1人工智能三学派

第二讲  神经网络优化

笔记:第二讲神经网络优化

PPT:第二讲神经网络优化

2.6优化器

2.5缓解过拟合

2.4损失函数

2.3激活函数

2.2复杂度学习率

2.1预备知识

第三讲  神经网络八股

3.1搭建网络八股sequential

3.2搭建网络八股class

3.3MNIST数据集

3.4FASHION数据集

PPT:第三讲神经网络八股

TensorFlow笔记:第三讲神经网络八股

第四讲  网络八股扩展

4.1搭建网络八股总览

4.2自制数据集

4.3数据增强

4.4断点续训

4.5参数提取

4.6acc&loss可视化

4.7给图识物

PPT:第四讲网络八股扩展

TensorFlow笔记:第四讲网络八股扩展

第五讲  卷积神经网络

5.1卷积计算过程

5.2感受野

5.3全零填充

5.4TF描述卷积计算层

5.5批标准化

5.6池化

5.7舍弃

5.8卷积神经网络

5.9CIFAR0数据集

5.10卷积神经网络搭建示例

5.11LeNet

5.12AlexNet

5.13VGGNet

5.14InceptionNet

5.15ResNet

5.16经典卷及网络小结

PPT:第五讲卷积神经网络

TensorFlow笔记:第五讲卷积神经网络

第六讲  循环神经网络

6.1循环核

6.2循环核时间步展开

6.3循环计算层

6.4TF描述循环计算层

6.5循环计算过程I

6.6字母预测onehotpre1

6.7循环计算过程II

6.8字母预测onehot_4pre1

6.9Embedding编码

6.10字母预测Embeddingpre1

6.11字母预测Embedding_4pre1

6.12RNN实现股票预测

6.13LSTM实现股票预测(LSTM计算过程_TF描述LSTM

6.14GRU实现股票预测(GRU计算过程_TF描述GRU层)

PPT:第六讲循环神经网络

TensorFlow笔记:第六讲循环神经网络

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