tf.one_hot和tf.argmax函数讲解
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适合人群
高等院校相关专业师生;准予培训机构的师生;数据分析、数据挖掘人员;人工智能、深度学习入门读者;数据背景的数据科学家;进行深度学习应用研究的科研人员。
你将会学到
即学到深度学习理论,更能通过案例学习能提升代码动手能力,能将所学知识迁移到自己实际工作
课程简介
章节一:
将介绍深度学习基础,常用激活函数、神经网络拓扑结构及损失函数;然后详细介绍了如何安装 Python 的科学计算环境 Anaconda、TensorFlow2 的 CPU 版本及 GPU 版本; 最后通过深度学习中的相当于“Hello Word”的入门数据集 MNIST 为例,介绍如何利用 Keras 构建深度学习模型。
章节二:
1、利用OpenCV进行图像预处理,包含图像读取、显示和保存,图像几何变换等
2、利用TensorFlow进行图像预处理,包含图像缩放、裁剪、翻转等
3、利用Jieba进行中文文本分词,并掌握如何添加自定义词典
4、利用Keras进行文本预处理,重点掌握填充序列pad_sequences的使用
章节三:
如何用Keras开发深度学习模型。首先介绍Kereas模型生命周期包含5个步骤:定义网络、编译网络、训练网络、评估网络、做出预测。然后介绍Keras的顺序型API和函数式API两种模型、TensorBoard模型可视化、Keras中的回调函数及模型的保存及加载等知识。
章节四:
首先介绍了卷积神经网络基本原理及实现,接着介绍迁移学习的基本原理,并通过Keras Applications方式实现迁移学习
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