35、20.4 RNN lstm (回归例子可视化)

学员 1、科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络

学员 2、什么是神经网络 (机器学习)

学员 3、神经网络 : 梯度下降 (Gradient Descent in Neural Nets)

学员 4、科普: 神经网络的黑盒不黑

学员 5、1 why?

学员 6、2 安装 (Windows, Mac, Linux)

学员 7、3 例子1

学员 8、4 处理结构

学员 9、5 例子2

学员 10、6 Session 会话控制

学员 11、7 Variable 变量

学员 12、8 placeholder 传入值

学员 13、什么是激励函数 (深度学习)?

学员 14、9 激励函数 activation function

学员 15、10 例子3 添加层 def add_layer()

学员 16、11 例子3 建造神经网络 build a neural network

学员 17、12 例子3 结果可视化 plot result

学员 18、优化器 Optimizer 加速神经网络训练 (深度学习)

学员 19、13 优化器 optimizer

学员 20、14 Tensorboard 可视化好帮手

学员 21、15 Tensorboard 可视化好帮手2

学员 22、16 Classification 分类学习

学员 23、什么是过拟合 (深度学习)?

学员 24、17 dropout 解决 overfitting 问题

学员 25、什么是卷积神经网络 CNN (深度学习)?

学员 26、18.1 CNN 卷积神经网络

学员 27、18.2 CNN 卷积神经网络

学员 28、18.3 CNN 卷积神经网络

学员 29、19 Saver 保存读取

学员 30、什么是循环神经网络 RNN (深度学习)?

学员 31、什么是 LSTM RNN 循环神经网络 (深度学习)?

学员 32、20.1 RNN 循环神经网络

学员 33、20.2 RNN lstm 循环神经网络 (分类例子)

学员 34、20.3 RNN lstm (regression 回归例子)

学员 36、什么是自编码 Autoencoder (深度学习)?

学员 37、21 自编码 Autoencoder (非监督学习)

学员 38、22 name_scope/ variable_scope 命名方式

学员 39、什么是 Batch Normalization 批标准化 (深度学习 deep learning)

学员 40、23 Batch normalization 批标准化

学员 41、24 2017年新版更新

学员 42、25 可视化梯度下降/公式调参

学员 43、什么是迁移学习 transfer learning

学员 44、26 迁移学习