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コース概要
機械学習と再帰 Neural Networks (RNN) の基本
- NN および RNN バックプロパゲーション 長短期記憶 (LSTM)
TensorFlow 基本
- TensorFlow 変数の作成、初期化、保存、復元 TensorFlow データのフィード、読み取り、プリロード TensorFlow インフラストラクチャを使用して大規模なモデルをトレーニングする方法 TensorBoard を使用したモデルの視覚化と評価
TensorFlow 力学101
- チュートリアル ファイル データの準備 データのダウンロード入力とプレースホルダー
はじめに 基本的なサービス提供チュートリアル 高度なサービス提供チュートリアル サービス提供開始モデルのチュートリアル
- 畳み込み Neural Networks
コード構成
- CIFAR-10 モデル モデル入力
モデル予測
- モデルのトレーニング
要求
- Python 。
28 時間
お客様の声 (1)
Very updated approach or api (tensorflow, kera, tflearn) to do machine learning