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⏰ A Summary of TensorFlow Coursera, including : TensorFlow foundtaion / Nolinear Regression / MNIST Number Classification / Optimizer / CNN / RNN / LSTM / VGG Practive / Inception-v3 / NLP etc.

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1.TensorFlow入门安装
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10.验证码识别_多任务学习
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11.自然语言处理
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12.人脸识别
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2.TensorFlow基本图操作
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3.非线性回归_简单神经网络识别MNIST样本
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4.交叉熵_Dropout_优化器
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5.TensorBoard
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6.卷积神经网络分类识别MNIST
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7.RNN递归神经网络_LSTM
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8.存储并读取训练模型_使用Google网络模型做图像识别
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9.套用Google模型并识别图像
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nets
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TensorFlow-Coursera

🍧 A Summary of TensorFlow Coursera.

本套TensorFlow基础课程体系，由炼数成金版权提供。以下内容为对应章节课程源码以及Demo，源码可在clone后直接运行，个别章节需要调试版本和配置相应文件，具体详见教程。个人整理，能力有限，望改进补充类似演示课件。

  • 1.TensorFlow入门安装

    • 测试程序

  • 2.TensorFlow基本图操作

    • 2.1 定义图和启动图

    • 2.2 变量]

    • 2.3 Fetch和Feed

    • 2.4 TensorFlow简单示例

  • 3.非线性回归 简单神经网络识别MNIST样本

    • 3.1 非线性回归

    • 3.2 MNIST数据集分类简单样本

    • 回归效果图片

    • 作业：搭建神经网络进行MNIST数据集分类

  • 4.交叉熵 Dropout 优化器

    • 4.1 交叉熵

    • 4.2 Dropout

    • 4.3 优化器

  • 5.TensorBoard

    • 5,1 提升识别率作业答案

    • 5.2 TensorBoard构建网络

    • 5.3 TensorBoard查看网络运行参数

    • 5.4 TensorBoard可视化

  • 6.卷积神经网络分类识别MNIST

    • 6.1 卷积神经网络应用于MNIST数据集分类

    • 卷积动画

  • 7.RNN递归神经网络 LSTM

    • 7.1 TensorBoard处理作业

    • 7.2 递归神经网络RNN

  • 8.存储并读取训练模型 使用Google网络模型做图像识别

    • 8.1 saver_save存储

    • 8.2 save_restore读取

    • 8.3 下载Google图像识别网路inception-v3并查看网路

    • 8.4 使用inception-v3做各种图像识别

  • 9.套用Google模型并识别图像

    • 9.1 测试训练好的模型

    • 9.2 生成tfrecord

  • 10.验证码识别 多任务学习

    • 10.1 生成验证码

    • 10.2 生成tfrecord文件

    • 10.3 验证码识别

    • 10.4 测试

  • 11.自然语言处理

    • 文本转型

  • 12.人脸识别

    • 相关论文

    • 可直接运行框架

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