【莫烦Python】Tensorflow 搭建自己的神经网络
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
视频选集
（22/44）
科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络
04:40
什么是神经网络 (机器学习)
07:15
神经网络 : 梯度下降 (Gradient Descent in Neural Nets)
04:08
科普: 神经网络的黑盒不黑
04:56
1 why?
01:14
2 安装 (Windows, Mac, Linux)
06:23
3 例子1
02:28
4 处理结构
03:41
5 例子2
12:56
6 Session 会话控制
06:21
7 Variable 变量
06:10
8 placeholder 传入值
04:44
什么是激励函数 (深度学习)?
03:49
9 激励函数 activation function
06:27
10 例子3 添加层 def add_layer()
07:01
11 例子3 建造神经网络 build a neural network
18:36
12 例子3 结果可视化 plot result
09:51
优化器 Optimizer 加速神经网络训练 (深度学习)
04:11
13 优化器 optimizer
06:23
14 Tensorboard 可视化好帮手
12:29
15 Tensorboard 可视化好帮手2
10:33
16 Classification 分类学习
14:07
什么是过拟合 (深度学习)?
04:23
17 dropout 解决 overfitting 问题
16:57
什么是卷积神经网络 CNN (深度学习)?
05:39
18.1 CNN 卷积神经网络
12:05
18.2 CNN 卷积神经网络
11:32
18.3 CNN 卷积神经网络
20:31
19 Saver 保存读取
13:11
什么是循环神经网络 RNN (深度学习)?
04:33
什么是 LSTM RNN 循环神经网络 (深度学习)?
03:55
20.1 RNN 循环神经网络
14:04
20.2 RNN lstm 循环神经网络 (分类例子)
23:18
20.3 RNN lstm (regression 回归例子)
24:58
20.4 RNN lstm (回归例子可视化)
05:59
什么是自编码 Autoencoder (深度学习)?
03:08
21 自编码 Autoencoder (非监督学习)
11:21
22 name_scope/ variable_scope 命名方式
17:33
什么是 Batch Normalization 批标准化 (深度学习 deep learning)
05:09
23 Batch normalization 批标准化
15:23
24 2017年新版更新
06:48
25 可视化梯度下降/公式调参
12:21
什么是迁移学习 transfer learning
04:48
26 迁移学习
13:52
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