课程大纲

TensorFlow 基础知识

    创建、初始化、保存和恢复 TensorFlow 变量 进给、读取和预加载 TensorFlow 数据 如何使用 TensorFlow 基础结构大规模训练模型 使用 TensorBoard 可视化和评估模型

TensorFlow 力学

    输入和占位符 构建 GraphS 推理 损失 训练
训练模型 图表
  • 会议
  • 火车环线
  • 评估模型 构建评估图
  • 评估输出
  • 斯凯恩加林
  • 激活函数 感知器学习算法 使用感知器进行二元分类 使用感知器进行文档分类 感知器的局限性
  • 从感知器到支持向量机

      内核和内核技巧 最大边距分类和支持向量

    人造 Neural Networks

      非线性决策边界 前馈和反馈人工神经网络 多层感知器 最小化成本函数 前向传播 反向传播 改进神经网络的学习方式

    卷积 Neural Networks

      GoALS 模型架构 原则 代码组织 启动和训练模型 评估模型

    要求

    物理、数学和编程背景。参与图像处理活动。

      28 小时
     

    人数


    开始

    完结


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Open Training Courses require 5+ participants.

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