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第1章 深度学习简介 简单介绍课程适合人群,深度学习是什么,深度学习为什么这么强,深度学习相关的应用 第2章 前馈神经网络 前馈神经网络的结构,前馈神经网网络是怎样学习,怎样训练,怎样更新。前馈神经网络的代码实现 第3章 提高神经网络的学习效率 怎样提高前馈神经网络的学习效率,提高版本的前馈神经网络的代码实现 第4章 卷积神经网络 卷积神经网络的结构,卷积网络与全连接网络有什么不同,卷积神经网络的代码实现 第5章 tensorflow和tensorboard Tensorflow使用介绍,Tensorflow应用案例 第6章 cnn对图片分类(CIFAR-10) 示范使用Tensorflow做图片分类 第7章 其他框架是怎么做的 Tensorflow与caffe,keras做通用应用的对比 第8章 课程总结 课程总结
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