TensorFlow 与深度学习 (1) 概述

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在这个项目中，你将学习如何构建并训练出能够识别手写数字的神经网络。在这过程中，你会慢慢地把这个神经网络强化到提升至 99％的准确度，你还会熟悉一些深度学习的专业人士使用的工具，用于有效地训练模型。

这个项目使用的是 MNIST 数据集，这个包含 60,000 个有标记数字的集合是几届博士努力近二十年的成果。你还将用不到 100 行的 Python / TensorFlow 代码来解决上述问题。

你将学到

  • 神经网络的定义及如何训练神经网络
  • 如何使用 TensorFlow 构建基本的 1 层神经网络
  • 如何添加多层神经网络
  • 训练提示和技巧：过拟合、dropout、学习速率衰减等...
  • 如何解决深度神经网络的问题
  • 如何构建卷积网络

你将需要

  • Python 2 或 3（推荐 Python 3）
  • TensorFlow
  • Matplotlib（Python 的可视化库）

安装说明会在下一步中给出。