人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

文章目录1.介绍2.使用2.1 显示程序的图，并用with tf.name_scope(‘name’)语句使图更简单易懂，下面程序作为例子2.2 查看运行时图的数据，权重、偏置、损失值、准确率等值在迭代过程中的显示2.3 分类过程可视化 1.介绍 TensorBoard是Tensorflow自带的一个强大的可视化工具，也是一个web应用程序套件。在众多机器学习库中，Tensorflow是目前唯一自带可视化工具的库。它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网络的时候，我

布局 标题 上一次更改 维基 Jupyter笔记本 2020/11/15 12:41:21 深度学习 Scikit，学习上的IRIS数据集的感知器，神经网络，Keras。 TensorFlow Implementaion在MNIST数据集。 Softmax，交叉熵损失 使用PyTorch进行梯度计算。 层调试。 验证合并，连接方法。 在文本嵌入上验证Conv1D。 验证Image数据集上的Conv2D。 验证LSTM计算。 器具Seq2Seq学习的执行加法。 器具Seq2Se