NOTE_北大Tensorflow概述

0.Overview

Chapter	Content
1	神经网络——计算过程：搭建第一个神经网络模型。
2	神经网络——优化方法：学习率、激活函数、损失函数、正则化，自写 5 种反向传播优化器（SGD / Momentum / Adagrad / RMSProp / Adam）
3	神经网络——搭建八股：“六步法”编写手写数字识别训练模型。
4	神经网络——八股扩展：增加 6 项扩展功能：自制数据集、数据增强、断点续训、参数提取和 acc / loss 可视化，实现给图识物。
5	卷积神经网络：用基础CNN、LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet和ResNet实现图像识别。
6	循环神经网络：用基础RNN、LSTM、GRU实现股票预测。