TensorFlow 深度学习笔记

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最近tensorflow团队出了一个model项目，和这个课程无关，但是可以参考

框架： TensorFlow （安装教程）

谷歌出品的基于Python的深度学习工具集

工具：Ipython, Pycharm

笔记列表

• Lesson 1 Machine Learning to Deep Learning

  train your first simple model entirely end to end

  • Logistic Classification
  • Logistic Classification实践
  • Stochastic Optimization

  general data practices to train models

• Lesson 2 Deep Neural Network

  • Limit of Linear Model
  • Neural network
    • 神经网络实践
  • 优化神经网络：Deep Network
    • 防止深度神经网络过拟合
      • Regularization
      • Dropout
  • 深度神经网络实践

  train your first deep network; Train even bigger models;

• Lesson 3 Convolutional Networks

  deep dive into images and convolutional models

  • 卷积神经网络实践

• Lessson 4 Deep Models for Text and Sequence

Deep Models for Text and Sequence

• Challenge
• Model
• Sequence
• 循环神经网络实践

• More about TensorFlow

附录：

• NumPy笔记（待完善）
• matplotlib笔记（待完善）
• sklearn笔记（待完善）
• TensorFlow笔记

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