Google TensorFlow深度学习笔记

Google Deep Learning Notes

Google 深度学习笔记

由于谷歌机器学习教程更新太慢，所以一边学习Deep Learning教程，经常总结是个好习惯，笔记目录奉上。

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最近tensorflow团队出了一个model项目，和这个课程无关，但是可以参考

框架： TensorFlow

谷歌出品的基于Python的深度学习工具集

工具：Ipython, Pycharm

笔记列表

• Lesson 1 Machine Learning to Deep Learning train your first simple model entirely end to end
  • Logistic Classification
  • Logistic Classification实践
  • Stochastic Optimization

  general data practices to train models

• Lesson 2 Deep Neural Network
  • Limit of Linear Model
  • Neural network
  • 神经网络实践
  • 优化神经网络：Deep Network
  • 防止深度神经网络过拟合
    • Regularization
    • Dropout
  • 深度神经网络实践

  train your first deep network; Train even bigger models;

• Lesson 3 Convolutional Networks deep dive into images and convolutional models
  • 卷积神经网络实践
• Lessson 4 Deep Models for Text and Sequence
  • Embeddings
  • Recurrent Models
  • 循环神经网络实践

附录：

• NumPy笔记（待完善）
• matplotlib笔记（待完善）
• sklearn笔记（待完善）

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