python神经网络Tensorflow模块23课 附源码与文档视频教程

周文峰

课程名称:  python神经网络Tensorflow模块23课 附源码与文档视频教程

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课程简介:    

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。

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tensorflowTUT源码
Tensorflow 1 why .mp4
Tensorflow 2 安装 (Windows, Mac, Linux).mp4
Tensorflow 3 例子1.mp4
Tensorflow 4 处理结构.mp4
Tensorflow 5 例子2.mp4
Tensorflow 6 Session会话.mp4
Tensorflow 7 变量.mp4
Tensorflow 8 传入值.mp4
Tensorflow 9  激励函数.mp4
Tensorflow 10  添加层.mp4
Tensorflow 11 建造神经网络.mp4
Tensorflow 12 结果可视化.mp4
Tensorflow 13 优化器.mp4
Tensorflow 14 可视化好帮手1.mp4
Tensorflow 15 可视化好帮手2.mp4
Tensorflow 16 分类学习.mp4
Tensorflow 17 dropout 解决overfitting 问题.mp4
Tensorflow 18-1 CNN卷积神经网络1.mp4
Tensorflow 18-2 CNN卷积神经网络2.mp4
Tensorflow 18-3 CNN卷积神经网络3.mp4
Tensorflow 19 Saver保存读取.mp4
Tensorflow 20.1 RNN 循环神经网络.mp4
Tensorflow 20.2 RNN 循环神经网络 (分类例子).mp4
Tensorflow 20.3 RNN lstm (regression 回归例子).mp4
Tensorflow 20.4 RNN lstm (回归例子可视化).mp4
Tensorflow 21 Autoencoder (非监督学习).mp4
Tensorflow 22 scope 命名方式.mp4
Tensorflow 23 Batch normalization 批标准化.mp4
TensorFlow 官方文档中文版 - v1.2.pdf