【MOOC-PKU-25362】人工智...ensorflow笔记-北京大学

发布时间：2024-11-18

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绿杨阴里

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资源介绍

【MOOC-PKU-1002536002】北京大学的人工智能实践课程是一次深入学习TrF框架的绝佳机会。本课程资源包含了从神经网络基础到高级卷积神经网络和循环神经网络的全面讲解。资源涵盖了课堂PPT、视频教程和TrF笔记，逐步指导您从神经网络的基本概念，如张量生成和神经网络设计过程，到复杂模型的构建，如卷积神经网络和循环神经网络。视频教程详细讲解了TrF2的安装，以及如何使用TF2常用函数进行网络搭建和优化。此外，课程还涉及了MNIST和FASHION数据集的应用，以及如何使用经典网络结构如IN、VGGN和RN。每一讲都配备了相应的PPT和笔记，便于您回顾和巩固学习内容。

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【MOOC-PKU-25362】人工智能实践：Tensorflow笔记-北京大学

第五讲卷积神经网络

5.6池化

5.8卷积神经网络

5.7舍弃

TensorFlow笔记：第五讲卷积神经网络

PPT：第五讲卷积神经网络

5.9CIFAR0数据集

5.4InceptionNet

5.卷积计算过程

5.2感受野

5.5ResNet

5.6经典卷及网络小结

5.4TF描述卷积计算层

5.3全零填充

5.5批标准化

5.3VGGNet

5.LeNet

5.2AlexNet

5.0卷积神经网络搭建示例

第六讲循环神经网络

6.6字母预测onehotpre

6.8字母预测onehot_4pre

6.5循环计算过程I

6.7循环计算过程II

TensorFlow笔记：第六讲循环神经网络

6.9Embedding编码

PPT：第六讲循环神经网络

6.4GRU实现股票预测(GRU计算过程_TF描述GRU层)

6.2RNN实现股票预测

6.字母预测Embedding_4pre

6.4TF描述循环计算层

6.循环核

6.2循环核时间步展开

6.3循环计算层

6.3LSTM实现股票预测(LSTM计算过程_TF描述LSTM

6.0字母预测Embeddingpre

第四讲网络八股扩展

4.2自制数据集

4.6acc&loss可视化

4.3数据增强

4.4断点续训

PPT：第四讲网络八股扩展

TensorFlow笔记：第四讲网络八股扩展

4.7给图识物

4.5参数提取

4.搭建网络八股总览

第三讲神经网络八股

TensorFlow笔记：第三讲神经网络八股

PPT：第三讲神经网络八股

3.3MNIST数据集

3.4FASHION数据集

3.2搭建网络八股class

3.搭建网络八股sequential

第一讲神经网络计算

TensorFlow笔记：第一讲神经网络计算

资源

PPT：第一讲神经网络计算

资源

.人工智能三学派

.4TF2常用函数

资源

第二讲神经网络优化

2.2复杂度学习率

2.预备知识

PPT：第二讲神经网络优化

2.4损失函数

TensorFlow笔记：第二讲神经网络优化

2.3激活函数

2.5缓解过拟合

2.6优化器

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