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  • 深度学习之神经网络CNN/RNN/GAN(算法原理+实战)

    深度学习之神经网络CNN/RNN/GAN(算法原理+实战) 最后编辑:2022-11-23
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    第1章 课程介绍
    1-1 课程导学 (10:11)
    第2章 神经网络入门
    2-1 机器学习、深度学习简介 (17:03)
    2-2 神经元-逻辑斯底回归模型 (09:57)
    2-3 神经元多输出 (13:02)
    2-4 梯度下降 (11:51)
    2-5 数据处理与模型图构建(1) (16:21)
    2-6 数据处理与模型图构建(2) (16:30)
    2-7 神经元实现(二分类逻辑斯蒂回归模型实现) (29:46)
    2-8 神经网络实现(多分类逻辑斯蒂回归模型实现) (18:02)
    第3章 卷积神经网络
    3-1 神经网络进阶 (21:20)
    3-2 卷积神经网络(1) (18:51)
    3-3 卷积神经网络(2) (17:35)
    3-4 卷积神经网络实战 (16:38)
    第4章 卷积神经网络进阶
    4-1 卷积神经网络进阶(alexnet) (23:14)
    4-2 卷积神经网络进阶(Vggnet-Resnet) (22:50)
    4-3 卷积神经网络进阶(inception-mobile-net) (22:55)
    4-4 VGG-ResNet实战(1) (20:22)
    4-5 VGG-ResNet实战(2) (17:53)
    4-6 Inception-mobile_net(1) (15:27)
    4-7 Inception-mobile_net(2) (14:39)
    第5章 卷积神经网络调参
    5-1 adagrad_adam (10:31)
    5-2 激活函数到调参技巧(1) (24:13)
    5-3 激活函数到调参技巧(2) (20:51)
    5-4 Tensorboard实战(1) (19:54)
    5-5 Tensorboard实战(2) (21:34)
    5-6 fine-tune-实战 (17:31)
    5-7 activation-initializer-optimizer-实战 (18:42)
    5-8 图像增强api使用 (19:12)
    5-9 图像增强实战 (16:02)
    5-10 批归一化实战(1) (12:18)
    5-11 批归一化实战(2) (12:41)
    第6章 图像风格转换
    6-1 卷积神经网络的应用 (05:15)
    6-2 卷积神经网络的能力 (04:38)
    6-3 图像风格转换V1算法 (11:51)
    6-4 VGG16预训练模型格式 (05:43)
    6-5 VGG16预训练模型读取函数封装 (15:39)
    6-6 VGG16模型搭建与载入类的封装 (18:21)
    6-7 图像风格转换算法定义输入与调用VGG-Net (13:18)
    6-8 图像风格转换计算图构建与损失函数计算 (17:12)
    6-9 图像风格转换训练流程代码实现 (14:34)
    6-10 图像风格转换效果展示 (06:22)
    6-11 图像风格转换V2算法 (14:11)
    6-12 图像风格转换V3算法 (05:57)
    第7章 循环神经网络
    7-1 序列式问题 (05:48)
    7-2 循环神经网络 (23:31)
    7-3 长短期记忆网络 (10:40)
    7-4 基于LSTM的文本分类模型(TextRNN与HAN) (14:03)
    7-5 基于CNN的文本分类模型(TextCNN) (20:21)
    7-6 RNN与CNN融合解决文本分类 (15:29)
    7-7 数据预处理之分词 (16:46)

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