TensorFlow深度学习笔记TensorFlow实现与优化深度神经网络

技术畅销书《白话大数据与机器学习》姊妹篇，YY大数据专家撰写，李学凌、朱频频、王庆法、王海龙联袂推荐。以插图、类比和大量示例趣说深度学习网络的关键理念、算法与TensoeFlow实践，涵盖BP网络、C

主要为大家详细介绍了tensorflow学习笔记之mnist的卷积神经网络实例,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

1. 人工神经网络 1.1 神经网络结构 人工神经网络(简称神经网络)是模拟人类大脑神经元构造的一个数学计算模型。 一个神经网络的搭建,需要满足三个条件。 输入和输出 权重(w)和阈值(b) 多层感知

机器学习、深度学习,学习主流的深度学习框架Tensorflow之旅

使用 tensorflow1.14, 数据集 cifar10 代码初始化数据集一览数据预处理构建模型图神经元单层神经网络注意点other 代码 初始化 import tensorflow as tf

ssd 检测类深度神经网络

基于深度卷积神经网络的超分辨率技术的VDCN，其中包含代码

1.基于tensorflow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。 2.张量:多维数组(列表) 阶:张量的维数 张量可以表示0阶到n阶数组(

经典教材无须赘述，很难找的资源，仅供诸君参考学习只用，最后且最重要的，买一本纸质书真的很重要！

在看完了AndrewNg教授的deeplearning.ai课程和李飞飞教授的cs231n课程后，总觉得应该写点笔记将学习过程记录下来，但内容不少，需要时间慢慢整理，故先将学习成果记录下来，是一段深度