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Tensorflow 处理结构原创

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神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型,用于对函数进行估计或近似,它能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统,即具备学习功能。当前,神经网络用于机器视觉、语音识别等很难被传统基于规则的编程所解决的问题。 本课程首先介绍了什么是TensorFlow以及如何在Linux、MacOS和Windows系统上安装它,接着讲解了TensorFlow相关的基础知识,比如:处理结构、会话控制、变量、传入值、激励函数等;然后展示了如何建造神经网络,包括添加神经层、建造、结果可视化等步骤,同时还展示了优化器optimizer和可视化工具Tensorboard的用法;最后是神经网络相关的高阶内容,包括:过拟合及缓解、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、自编码AutoEncoder、批标准化、迁移学习等知识点。 【课程目标】 了解神经网络及TensorFlow 掌握如何使用TensorFlow建造神经网络 了解卷积神经网络、循环神经网络、迁移学习等概念 【适用对象】 AI开发者、学生

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