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人工智能实践
第65任务： (5.17.1)--TensorFlow笔记：第五讲卷积神经网络
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任务列表
第1任务： [1.1.1]--1.1人工智能三学派
第2任务： [1.2.1]--1.2神经网络设计过程
第3任务： [1.3.1]--1.3张量生成
第4任务： [1.4.1]--1.4TF2常用函数1
第5任务： [1.5.1]--1.5TF2常用函数2
第6任务： [1.6.1]--1.6鸢尾花数据集读入
第7任务： [1.7.1]--1.7神经网络实现鸢尾花分类
第8任务： [1.8.1]--1.8-Tensorflow2安装
第9任务： [2.1.1]--2.1预备知识
第10任务： [2.2.1]--2.2复杂度学习率
第11任务： [2.3.1]--2.3激活函数
第12任务： [2.4.1]--2.4损失函数
第13任务： [2.5.1]--2.5缓解过拟合
第14任务： [2.6.1]--2.6优化器
第15任务： [3.4.1]--3.4FASHION数据集
第16任务： [3.1.1]--3.1搭建网络八股sequential
第17任务： [3.2.1]--3.2搭建网络八股class
第18任务： [3.3.1]--3.3MNIST数据集
第19任务： [6.13.1]--6.13LSTM实现股票预测(LSTM计算过程_TF描述LSTM
第20任务： [6.14.1]--6.14GRU实现股票预测(GRU计算过程_TF描述GRU层)
第21任务： [4.1.1]--4.1搭建网络八股总览
第22任务： [4.2.1]--4.2自制数据集
第23任务： [4.3.1]--4.3数据增强
第24任务： [4.4.1]--4.4断点续训
第25任务： [4.5.1]--4.5参数提取
第26任务： [4.6.1]--4.6acc&loss可视化
第27任务： [4.7.1]--4.7给图识物
第28任务： [5.1.1]--5.1卷积计算过程
第29任务： [5.2.1]--5.2感受野
第30任务： [5.3.1]--5.3全零填充
第31任务： [5.4.1]--5.4TF描述卷积计算层
第32任务： [5.5.1]--5.5批标准化
第33任务： [5.6.1]--5.6池化
第34任务： [5.7.1]--5.7舍弃
第35任务： [5.8.1]--5.8卷积神经网络
第36任务： [5.9.1]--5.9CIFAR0数据集
第37任务： [5.10.1]--5.10卷积神经网络搭建示例
第38任务： [5.11.1]--5.11LeNet
第39任务： [5.12.1]--5.12AlexNet
第40任务： [5.13.1]--5.13VGGNet
第41任务： [5.14.1]--5.14InceptionNet
第42任务： [5.15.1]--5.15ResNet
第43任务： [5.16.1]--5.16经典卷及网络小结
第44任务： [6.1.1]--6.1循环核
第45任务： [6.2.1]--6.2循环核时间步展开
第46任务： [6.3.1]--6.3循环计算层
第47任务： [6.4.1]--6.4TF描述循环计算层
第48任务： [6.5.1]--6.5循环计算过程I
第49任务： [6.6.1]--6.6字母预测onehot_1pre1
第50任务： [6.7.1]--6.7循环计算过程II
第51任务： [6.8.1]--6.8字母预测onehot_4pre1
第52任务： [6.9.1]--6.9Embedding编码
第53任务： [6.10.1]--6.10字母预测Embedding_1pre1
第54任务： [6.11.1]--6.11字母预测Embedding_4pre1
第55任务： [6.12.1]--6.12RNN实现股票预测
第56任务： (1.9.1)--TensorFlow笔记：第一讲神经网络计算
第57任务： (2.7.1)--TensorFlow笔记：第二讲神经网络优化
第58任务： (1.10.1)--PPT：第一讲神经网络计算
第59任务： (2.8.1)--PPT：第二讲神经网络优化
第60任务： (3.5.1)--TensorFlow笔记：第三讲神经网络八股
第61任务： (3.6.1)--PPT：第三讲神经网络八股
第62任务： (4.8.1)--TensorFlow笔记：第四讲网络八股扩展
第63任务： (4.9.1)--PPT：第四讲网络八股扩展
第64任务： (5.18.1)--PPT：第五讲卷积神经网络
第65任务： (5.17.1)--TensorFlow笔记：第五讲卷积神经网络
第66任务： (6.15.1)--TensorFlow笔记：第六讲循环神经网络
第67任务： (6.16.1)--PPT：第六讲循环神经网络
