# TensorFlow 的方式
在本章中，我們將介紹 TensorFlow 如何運作的關鍵組件。然后，我們將它們組合在一起以創建一個簡單的分類器并評估結果。到本章結束時，您應該了解以下內容：
* 計算圖中的操作
* 分層嵌套操作
* 使用多個層
* 實現損失函數
* 實現反向傳播
* 使用批量和隨機訓練
* 把所有東西結合在一起
* 評估模型
- TensorFlow 入門
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- TensorFlow 如何工作
- 聲明變量和張量
- 使用占位符和變量
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- 聲明操作符
- 實現激活函數
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- TensorFlow 的方式
- 介紹
- 計算圖中的操作
- 對嵌套操作分層
- 使用多個層
- 實現損失函數
- 實現反向傳播
- 使用批量和隨機訓練
- 把所有東西結合在一起
- 評估模型
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- 使用矩陣逆方法
- 實現分解方法
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- 理解線性回歸中的損失函數
- 實現 deming 回歸
- 實現套索和嶺回歸
- 實現彈性網絡回歸
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- 使用線性 SVM
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- 實現非線性 SVM
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- 應用 StyleNet 和 NeuralStyle 項目
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- 為垃圾郵件預測實現 RNN
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- 堆疊多個 LSTM 層
- 創建序列到序列模型
- 訓練 Siamese RNN 相似性度量
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