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Python人工智能
TensorFlow2.X API详解 增加先验知识的改进算法
324
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(0人评价)
TensorFlow2.X API详解 增加先验知识的改进算法
制作完成于2022.3.7，使用Tensorflow2 pycharm
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¥
198.00
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介绍
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416 - 完成激活与池化API
全部任务
400 - 回顾上一章的内容
401 - 神经网络的参数
402 - 计算神经网络的参数
403 - 卷积
404 - 特征
405 - 池化
406 - 完成输入维度是二维的...
407 - 卷积核
408 - 彩色图片的卷积
409 - 完成卷积过程
410 - 池化
411 - 完成卷积激活池化
412 - 卷积API
413 - 卷积API参数
414 - Cifar10案例
415 - 完成卷积API
416 - 完成激活与池化API
417 - 完成池化API
418 - BaseLine的代...
419 - 模型保存
420 - 保存模型的参数
421 - 模型损失可视化
422 - 完成模型损失可视化
423 - 批归一化
423 - 批归一化2
424 - 回顾整个过程
425 - 引出问题
426 - 案例看看是否可以学会...
427 - 批归一化的作用
428 - LeNet网络结构
429 - 代码搭建LeNet
431 - 完成搭建LeNet
432 - AlexNet网络结...
433 - 复现AlexNet网...
434 - 复现AlexNet网...
435 - 完成复现AlexNe...
436 - VGG网络结构
437 - 复现VGG网络结构
438 - 复现VGG网络结构
439 - 复现VGG网络结构
440 - 复现VGG网络结构
441 - 完成复现VGG网络结...
442 - InceptionN...
443 - 复现Inceptio...
444 - 复现Inceptio...
445 - 复现Inceptio...
446 - 复现Inceptio...
447 - 完成复现Incept...
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