Theano 学习目录

Theano 算得上是 Tensorflow 的前身, 也是一种非常优秀的神经网络模块. 他可以实现各种各样的神经网络模式. 而且用起来也很自由. 兼容Windows, MacOS, Linux.

• 这套教材主要包含了:
• 了解 的使用规范和原则;
• 知道怎么去找合适的机器学习方法;
• 如何按照规范调整个个参数;
• 运用它强大的数据库;
• 机器学习的一些重要原则;

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1. Why?

• 介绍 Theano.
• 在这之前, <什么是机器学习>, <什么是神经网络>这两段简短的视频介绍都是很推荐的. 优酷的这两段视频在这: <什么是机器学习>, <什么是神经网络>.
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2. 安装

• 介绍如何安装. (代码)
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3. 神经网络在什么

• 用动画的形式可视化学习的过程. 这个例子我们会在之后的回归例子中详细讲解. (代码)
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4. 基本用法

• Theano 的基本使用. (代码)
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5. function 用法

• function 的基本用法. (代码)
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6. shared 变量

• 用 shared 来控制 weights, biases 的参数变量. (代码)
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7. Activation function 激励函数

• 参考<机器学习-简介系列>的激励函数4分钟介绍. 优酷的激励函数4分钟介绍在这里. (代码)
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8. 定义 Layer 类

• 定义Layer这个class, 便于之后添加神经层. (代码)
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9. Regression 回归例子

• 一个简单的线性回归例子. (代码)
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10. 可视化回归例子

• 我们可视化这个神经网络的学习过程. (代码)
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11. Classification 分类例子

• 一个简单的分类例子. (代码)
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12. Regularization 正规化

• 请参考<机器学习-简介系列>的正规化简介>的4分钟介绍. (优酷的正规化简介). (代码)
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13. 保存 model

• 学习好了 model, 我们也要保存学好的参数. (代码)
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14. 总结和更多

• 总结之前的东西和之后可以继续学习的东西. (代码)
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