План на курса

Основи на TensorFlow

    Създаване, инициализиране, запазване и възстановяване на TensorFlow променливи Подаване, четене и предварително зареждане на TensorFlow данни Как да използваме TensorFlow инфраструктура за обучение на модели в мащаб Визуализиране и оценяване на модели с TensorBoard

TensorFlow Механика

    Входящи данни и заместители Изградете GraphS Inference Loss Training
Обучете модела Графиката
  • Сесията
  • Влакова верига
  • Оценете модела Изградете Eval Graph
  • Eval Output
  • Перцептронът
  • Функции за активиране Алгоритъмът за обучение на перцептрон Двоична класификация с перцептрон Класификация на документ с перцептрон Ограничения на перцептрона
  • От Perceptron до поддържащи векторни машини

      Ядрата и трикът на ядрото Максимална класификация на границите и поддържащи вектори

    Изкуствен Neural Networks

      Граници на нелинейни решения Изкуствени невронни мрежи за предаване и обратна връзка Многослойни персептрони Минимизиране на функцията на разходите Разпространяване напред Разпространение назад Подобряване на начина, по който невронните мрежи учат

    Конволюционен Neural Networks

      Goals Принципи на архитектурата на модела Организация на кода Стартиране и обучение на модела Оценка на модел

    Изисквания

    Обучение по физика, математика и програмиране. Участие в дейности по обработка на изображения.

      28 Hours
     

    Брой участници


    Започва

    Свършва


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Open Training Courses require 5+ participants.

    Oтзиви от потребители (5)

    Свързани Kурсове

    Natural Language Processing (NLP) with TensorFlow

      35 Hours

    Embedding Projector: Visualizing Your Training Data

      14 Hours

    Understanding Deep Neural Networks

      35 Hours

    Свързани Kатегории