人工智能 keras项目实战
├──视频| ├──1 Keras项目实战课程概述.ev43.17M
| ├──10 初始化标准差对结果的影响.ts7.75M
| ├──11 正则化对结果的影响.ts100.40M
| ├──12 加载模型进行测试.ts22.21M
| ├──14 卷积层构造.ts41.96M
| ├──15 整体流程.ts20.56M
| ├──16 BatchNormalization效果.ts23.61M
| ├──17 参数对比.ts74.45M
| ├──18 网络测试效果.ts8.51M
| ├──19 时间序列模型.ts22.35M
| ├──2 简介与安装.ev411.86M
| ├──20 网络结构与参数定义.ts13.66M
| ├──21 构建LSTM模型.ts13.33M
| ├──22 训练模型与效果展示.ts37.42M
| ├──23 多序列预测结果.ts22.57M
| ├──24 股票数据预测.ts25.62M
| ├──25 数据预处理.ts15.50M
| ├──26 预测结果展示.ts23.44M
| ├──28 文本数据读取预处理.ts30.94M
| ├──29 基本模型.ts30.87M
| ├──30 Embeeding-layer效果.ts19.17M
| ├──31 准备词向量数据.ts15.50M
| ├──32 词嵌入训练结果.ts14.30M
| ├──33 加入LSTM层效果.ts18.50M
| ├──34 加入卷积层效果.ts6.50M
| ├──35参数调优.ts22.59M
| ├──37 多标签解决方案.ts22.85M
| ├──38 多标签网络训练与测试.ts27.94M
| ├──39 多输出网络解决方案.ts21.39M
| ├──4 训练自己的数据集整.ev418.76M
| ├──40 多输出网络训练与测试.ts30.14M
| ├──42 DIY你的数据集.ts34.80M
| ├──43 数据增强概述.ts53.30M
| ├──44 图像数据变换.ts37.92M
| ├──45 数据增强效果.ts40.90M
| ├──47 对抗生成网络通俗解释.ev416.02M
| ├──48 GAN网络组成.ts7.80M
| ├──49 判别网络设计.ts63.89M
| ├──5 数据加载与预处理.ts18.02M
| ├──50 生成网络定义.ts30.98M
| ├──51 标签制作.ts21.24M
| ├──52 训练与测试网络模型.ts22.46M
| ├──53 DCGAN网络.ts28.79M
| ├──55 迁移学习的目标.ev47.04M
| ├──56 迁移学习策略.ts14.08M
| ├──57 Resnet原理.ts111.86M
| ├──58 Resnet网络细节.ts35.51M
| ├──59 Resnet基本处理操作.ts12.77M
| ├──6 搭建网络模型.ts49.14M
| ├──60 shortcut模块.ts36.84M
| ├──61 加载训练好的权重.ts14.77M
| ├──62 迁移学习效果对比.ts19.51M
| ├──64 数据与目标.ts11.42M
| ├──65 字符表制作.ts23.85M
| ├──66 数据读取.ts10.16M
| ├──67 数据增强.ts37.87M
| ├──68 网络模型.ts21.18M
| ├──7 学习率对结果的影响.ts51.19M
| ├──70 测试效果.ts37.72M
| ├──71 网络模型解读.ts16.27M
| ├──72 数据介绍与读取.ts15.30M
| ├──73 配置文件制作.ts11.51M
| ├──74 编码器模型.ts12.55M
| ├──75 解码器模型.ts8.37M
| ├──76 制作训练batch数据.ts55.58M
| ├──77 测试数据准备.ts33.24M
| ├──79 完成测试模块.ts27.17M
| ├──8 Drop-out操作.ts17.71M
| ├──80 模板目录结构.ts9.73M
| ├──81 模型与训练结构.ts12.28M
| ├──82 评论数据集与任务目标.ts6.94M
| ├──83 数据准备.ts19.72M
| ├──84 模型整体架构.ts14.90M
| ├──85 准备模型.ts21.81M
| ├──87 训练网络.ts10.25M
| ├──88 多标签训练.ts22.84M
| └──9 权重初始化方法对比.ts21.80M
├──keras代码课件
| ├──keras.pptx3.47M
| ├──第八章：对抗生成网络.zip7.60M
| ├──第二,三章：搭建神经网络模型-应用于自己的数据集.zip233.59M
| ├──第九章：迁移学习.zip91.92M
| ├──第六章：多标签与多输出.zip1.08G
| ├──第七章：数据增强.zip14.11M
| ├──第十二章：实战模板总结.zip437.04M
| ├──第十一章：seq2seq网络实战.zip52.13M
| ├──第十章：地址邮编多序列预测.zip6.98M
| ├──第四章：LSTM时间序列预测任务.zip24.40M
| └──第五章：文本分类实战.zip199.57M
└──播放说明.txt0.39kb
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