【深度学习】Tensorflow可视化教学

本教程提供了一系列使用 TensorFlow 2017 版本进行神经网络开发的指南,涵盖从基础概念到高级主题的内容。教程中包括了会话、变量、激活函数等基本概念的介绍,并逐步引导读者构建首个神经网络。此外,还涉及了回归、分类、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)及强化学习等进阶主题。

为Tensorflow 2017 打造的新版可视化教学代码,转自莫烦pythonhttps://github.com/MorvanZhou/Tensorflow-Tutorial

 

If you'd like to use PyTorch, no worries, I made a new PyTorch Tutorial just like Tensorflow. Here is the link: https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial

Tensorflow 2017 Tutorials

In these tutorials, we will build our first Neural Network and try to build some advanced Neural Network architectures developed recent years.

All methods mentioned below have their video and text tutorial in Chinese. Visit 莫烦 Python for more.

Regression

Classification

CNN

RNN

Autoencoder

GAN (Generative Adversarial Nets)

Dropout

Batch Normalization

Visualize Gradient Descent

 

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