• Tensorflow 简介

  1. 1.1 为什么选 Tensorflow
  2. 1.2 安装
  3. 1.3 神经网络在干嘛

• Tensorflow 基础构架

  1. 2.1 处理结构
  2. 2.2 例子2
  3. 2.3 Session 会话控制
  4. 2.4 Variable 变量
  5. 2.5 Placeholder 传入值
  6. 2.6 激励函数 Activation Function

• 建造我们第一个神经网络

  1. 3.1 例子3 添加层 def add_layer()
  2. 3.2 例子3 建造神经网络
  3. 3.3 例子3 结果可视化
  4. 3.4 优化器 optimizer

• 可视化好助手 Tensorboard

  1. 4.1 Tensorboard 可视化好帮手 1
  2. 4.2 Tensorboard 可视化好帮手 2

• 高阶内容

  1. 5.1 Classification 分类学习
  2. 5.2 Dropout 解决 overfitting
  3. 5.3 CNN 卷积神经网络 1
  4. 5.4 CNN 卷积神经网络 2
  5. 5.5 CNN 卷积神经网络 3
  6. 5.6 Saver 保存读取
  7. 5.7 RNN 循环神经网络
  8. 5.8 RNN LSTM 循环神经网络 (分类例子)
  9. 5.9 RNN LSTM (回归例子)
  10. 5.10 RNN LSTM (回归例子可视化)
  11. 5.11 自编码 Autoencoder (非监督学习)
  12. 5.12 scope 命名方法
  13. 5.13 Batch Normalization 批标准化
  14. 5.14 Tensorflow 2017 更新
  15. 5.15 用 Tensorflow 可视化梯度下降