課程簡介

TensorFlow 基礎知識

    創建、初始化、保存和恢復 TensorFlow 變數 進給、讀取和預載入 TensorFlow 數據 如何使用 TensorFlow 基礎結構大規模訓練模型 使用 TensorBoard 視覺化和評估模型

TensorFlow 力學

    輸入和佔位元 構建 GraphS 推理 損失 訓練
訓練模型 圖表
  • 會議
  • 火車環線
  • 評估模型 構建評估圖
  • 評估輸出
  • 斯凱恩加林
  • 啟動函數 感知器學習演算法 使用感知器進行二元分類 使用感知器進行文件分類 感知器的局限性
  • 從感知器到支援向量機

      內核和內核技巧 最大邊距分類和支援向量

    人造 Neural Networks

      非線性決策邊界 前饋和反饋人工神經網路 多層感知器 最小化成本函數 前向傳播 反向傳播 改進神經網路的學習方式

    捲積 Neural Networks

      GoALS 模型架構 原則 代碼組織 啟動和訓練模型 評估模型

    最低要求

    物理、數學和程式設計背景。參與圖像處理活動。

      28 時間:

    人數



    每位參與者的報價

    客戶評論 (5)

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