Machine-Learning/tensorflow_tutorials at master · zhaozhengcoder/Machine-Learning

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MNIST_data	MNIST_data
RNN 学习	RNN 学习
my_net	my_net
tensorflow scope	tensorflow scope
1.1 tf 求解线性回归.py	1.1 tf 求解线性回归.py
1.2 tf 常量与变量.py	1.2 tf 常量与变量.py
1.3 tf placeholder的使用.py	1.3 tf placeholder的使用.py
1.4 tf add_layer.py	1.4 tf add_layer.py
1.5 tf 构造简单的神经网络.py	1.5 tf 构造简单的神经网络.py
1.6 使用matplotlib可视化.py	1.6 使用matplotlib可视化.py
1.6 使用matplotlib可视化的输出结果.png	1.6 使用matplotlib可视化的输出结果.png
1.7 计算cost的优化方式.md	1.7 计算cost的优化方式.md
1.8 tf 使用tensorboard可视化-2.py	1.8 tf 使用tensorboard可视化-2.py
1.8 tf 使用tensorboard可视化.py	1.8 tf 使用tensorboard可视化.py
2.1 tf 分类识别手写数字集mnist.py	2.1 tf 分类识别手写数字集mnist.py
2.1 tf 分类识别手写数字集mnist_自己的实现.py	2.1 tf 分类识别手写数字集mnist_自己的实现.py
2.1 tf 分类识别手写数字集mnist_自己的实现2 - 增加计算预测精度的函数.py	2.1 tf 分类识别手写数字集mnist_自己的实现2 - 增加计算预测精度的函数.py
2.2 tf 使用dropout解决过拟合.py	2.2 tf 使用dropout解决过拟合.py
2.3 tf 卷积神经网络.py	2.3 tf 卷积神经网络.py
2.4 tf 保存网络.py	2.4 tf 保存网络.py
2.4 tf 加载网络.py	2.4 tf 加载网络.py
2.5 tf 循环神经网络rnn_分类.py	2.5 tf 循环神经网络rnn_分类.py
2.5 tf 循环神经网络rnn_分类2.py	2.5 tf 循环神经网络rnn_分类2.py
2.6 tf 循环神经网络run_回归.py	2.6 tf 循环神经网络run_回归.py
2.7 tf 自编码器1-输出结果.png	2.7 tf 自编码器1-输出结果.png
2.7 tf 自编码器1.1- 自己的写的.py	2.7 tf 自编码器1.1- 自己的写的.py
2.7 tf 自编码器1.py	2.7 tf 自编码器1.py
2.7 tf 自编码器2- 高维to低维度的编码器-输出结果.png	2.7 tf 自编码器2- 高维to低维度的编码器-输出结果.png
2.7 tf 自编码器2-高维to低维度的编码器.py	2.7 tf 自编码器2-高维to低维度的编码器.py
2.8 tf 批标准化-tf.moments函数的解释.py	2.8 tf 批标准化-tf.moments函数的解释.py
2.8 tf 批标准化-加上了可视化.py	2.8 tf 批标准化-加上了可视化.py
2.8 tf 批标准化-可视化函数的解释.py	2.8 tf 批标准化-可视化函数的解释.py
2.8 tf 批标准化.py	2.8 tf 批标准化.py
2.9 tf lstm_回归.py	2.9 tf lstm_回归.py
readme.md	readme.md

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1.4 tf add_layer.py

1.5 tf 构造简单的神经网络.py