TensorFlow实战
2019-07-23 11:08:50 0 举报
AI智能生成
TensorFlow实战
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大纲/内容
7 TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec
7.1 TensorFlow实现Word2Vec
7.2 TensorFlow实现基于LSTM的语言模型
7.3 TensorFlow实现Bidirectional LSTM Classifier
8 TensorFlow实现深度强化学习
8.1 深度强化学习简介
8.2 TensorFlow实现策略网络
8.3 TensorFlow实现估值网络
9 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行
9.1 TensorBoard
9.2 多GPU并行
9.3 分布式并行
10 TF.Learn从入门到精通
10.1 分布式Estimator
10.2 深度学习Estimator
10.3 机器学习Estimator
10.4 DataFrame
10.5 监督器Monitors
11 TF.Contrib的其他组件
11.1 统计分布
11.2 Layer模块
11.3 性能分析器tfprof
1 TensorFlow基础
1.1 TensorFlow概要
1.2 TensorFlow编程模型简介
2 TensorFlow和其他深度学习框架的对比
2.1 主流深度学习框架对比
2.2 各深度学习框架简介
3 TensorFlow第一步
3.1 TensorFlow的编译及安装
3.2 TensorFlow实现Softmax Regression识别手写数字
4 TensorFlow实现自编码器及多层感知机
4.1 自编码器简介
4.2 TensorFlow实现自编码器
4.3 多层感知机简介
4.4 TensorFlow实现多层感知机
5 TensorFlow实现卷积神经网络
5.1 卷积神经网络简介
5.2 TensorFlow实现简单的卷积网络
5.3 TensorFlow实现进阶的卷积网络
6 TensorFlow实现经典卷积神经网络
6.1 TensorFlow实现AlexNet
6.2 TensorFlow实现VGGNet
6.3 TensorFlow实现Google Inception Net
6.4 TensorFlow实现ResNet
6.5 卷积神经网络发展趋势
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