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MNIST_data
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Dec 18, 2017
RNN 学习
RNN 学习
Jan 13, 2018
my_net
my_net
Dec 18, 2017
tensorflow scope
tensorflow scope
Jan 8, 2018
1.1 tf 求解线性回归.py
1.1 tf 求解线性回归.py
Dec 18, 2017
1.2 tf 常量与变量.py
1.2 tf 常量与变量.py
Dec 18, 2017
1.3 tf placeholder的使用.py
1.3 tf placeholder的使用.py
Dec 18, 2017
1.4 tf add_layer.py
1.4 tf add_layer.py
Dec 18, 2017
1.5 tf 构造简单的神经网络.py
1.5 tf 构造简单的神经网络.py
Dec 18, 2017
1.6 使用matplotlib可视化.py
1.6 使用matplotlib可视化.py
Dec 18, 2017
1.6 使用matplotlib可视化的输出结果.png
1.6 使用matplotlib可视化的输出结果.png
Dec 18, 2017
1.7 计算cost的优化方式.md
1.7 计算cost的优化方式.md
Dec 18, 2017
1.8 tf 使用tensorboard可视化-2.py
1.8 tf 使用tensorboard可视化-2.py
Dec 18, 2017
1.8 tf 使用tensorboard可视化.py
1.8 tf 使用tensorboard可视化.py
Dec 19, 2017
2.1 tf 分类 识别手写数字集mnist.py
2.1 tf 分类 识别手写数字集mnist.py
Dec 24, 2017
2.1 tf 分类 识别手写数字集mnist_自己的实现.py
2.1 tf 分类 识别手写数字集mnist_自己的实现.py
Dec 24, 2017
2.1 tf 分类 识别手写数字集mnist_自己的实现2 - 增加计算预测精度的函数.py
2.1 tf 分类 识别手写数字集mnist_自己的实现2 - 增加计算预测精度的函数.py
Dec 24, 2017
2.2 tf 使用dropout解决过拟合.py
2.2 tf 使用dropout解决过拟合.py
Dec 18, 2017
2.3 tf 卷积神经网络.py
2.3 tf 卷积神经网络.py
Jan 29, 2018
2.4 tf 保存网络.py
2.4 tf 保存网络.py
Dec 18, 2017
2.4 tf 加载网络.py
2.4 tf 加载网络.py
Dec 18, 2017
2.5 tf 循环神经网络rnn_分类.py
2.5 tf 循环神经网络rnn_分类.py
Jan 3, 2018
2.5 tf 循环神经网络rnn_分类2.py
2.5 tf 循环神经网络rnn_分类2.py
Dec 24, 2017
2.6 tf 循环神经网络run_回归.py
2.6 tf 循环神经网络run_回归.py
Dec 23, 2017
2.7 tf 自编码器1-输出结果.png
2.7 tf 自编码器1-输出结果.png
Dec 23, 2017
2.7 tf 自编码器1.1- 自己的写的.py
2.7 tf 自编码器1.1- 自己的写的.py
Dec 24, 2017
2.7 tf 自编码器1.py
2.7 tf 自编码器1.py
Dec 23, 2017
2.7 tf 自编码器2- 高维to低维度的编码器-输出结果.png
2.7 tf 自编码器2- 高维to低维度的编码器-输出结果.png
Dec 23, 2017
2.7 tf 自编码器2-高维to低维度的编码器.py
2.7 tf 自编码器2-高维to低维度的编码器.py
Dec 23, 2017
2.8 tf 批标准化-tf.moments函数的解释.py
2.8 tf 批标准化-tf.moments函数的解释.py
Jan 5, 2018
2.8 tf 批标准化-加上了可视化.py
2.8 tf 批标准化-加上了可视化.py
Jan 5, 2018
2.8 tf 批标准化-可视化函数的解释.py
2.8 tf 批标准化-可视化函数的解释.py
Jan 5, 2018
2.8 tf 批标准化.py
2.8 tf 批标准化.py
Jan 5, 2018
2.9 tf lstm_回归.py
2.9 tf lstm_回归.py
May 15, 2018
readme.md
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Dec 19, 2017

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tensorflow 从入门到放弃

参考资料

  1. 吴恩达coursera 上面的机器学习课程
  2. 吴恩达deep learning
  3. 莫烦的tensorflow教程

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