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TensorFlow基础与深度学习入门
第33任务： 31-优化方法_Adam算法
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任务列表
第1任务： 00-课程演示
第2任务： 资料.zip
第3任务： 01-课前说明
第4任务： 02-深度学习简介
第5任务： 03-TensorFlow的简介与安装
第6任务： 04-张量的创建
第7任务： 05-张量转变成numpy
第8任务： 06-张量的运算
第9任务： 07-变量
第10任务： 08-keras简介
第11任务： 09-鸢尾花案例_机器学习1
第12任务： 10-鸢尾花案例_机器学习2
第13任务： 11-鸢尾花案例_keras实现1
第14任务： 12-鸢尾花案例_keras实现2
第15任务： 13-鸢尾花案例_keras实现3
第16任务： 14-神经网络的简介
第17任务： 15-激活函数_sigmoid
第18任务： 16-激活函数_tanh和relu
第19任务： 17-激活函数_leaky_relu和softmax
第20任务： 18-参数初始化_Xavizer
第21任务： 19-参数初始化_he初始化
第22任务： 20-Sequential构建模型
第23任务： 21-Function_api构建模型
第24任务： 22-通过model子类构建模型
第25任务： 23-分类任务的损失函数
第26任务： 24-回归任务的损失函数
第27任务： 25-优化方法_梯度下降法
第28任务： 26-优化方法_反向传播算法1
第29任务： 27-优化方法_反向传播算法2
第30任务： 28-优化方法_动量梯度下降法
第31任务： 29-优化方法_adagrad算法
第32任务： 30-优化方法_RMSprop算法
第33任务： 31-优化方法_Adam算法
第34任务： 32-学习率衰减
第35任务： 33-正则化_范数惩罚
第36任务： 34-正则化_dropout
第37任务： 35-正则化_提前停止
第38任务： 36-正则化_批标准化
第39任务： 37-手写数字识别_获取数据
第40任务： 38-手写数字识别_数据的基本处理
第41任务： 39-手写数字识别_模型构建
第42任务： 40-手写数字识别_模型的编译与训练
第43任务： 41-手写数字识别_使用tensorboard监控训练流程
第44任务： 42-手写数字识别_模型的评估与保存
第45任务： 43-CNN的组成和卷积层
第46任务： 44-池化层和全连接层
第47任务： 45-LeNet5_获取数据与处理数据
第48任务： 46-LeNet5_模型构建
第49任务： 47-LeNet5_模型的训练与评估
