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人工智能 keras项目实战2018年12月

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发表于 2021-3-30 20:20:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
├─视频6 @2 d: j( ~6 V& w. z5 f3 t, W4 o/ Y: r- m) A5 }3 ~
│      1 Keras项目实战课程概述.mp4& ]; f7 A% T( S/ a4 O& _" y
* M) L- \+ l5 e/ i% x  I, l3 P│      2 简介与安装.mp47 q8 @( O- @9 F1 ]9 r' ^& L% ~4 u$ t- ]6 N% U; L: l9 Q3 z; j/ \1 w  [
│      3 训练自己的数据集整.mp41 H6 l1 `6 v, H! Z5 z) H9 E9 Y& M9 I/ M
│      4 数据加载与预处理.mp4, Z- x9 g: K& N0 H( A
" ^; j" P) K7 B# p. O│      5 搭建网络模型.mp4
8 n+ t6 v8 A& D* Q# |6 c6 l& h$ K* {- }( x5 @, u$ t+ o│      6 学习率对结果的影响.ts4 y9 w, U- v1 e- a1 I; k( \
3 y9 }% }! v: I2 o* ^; a) q│      7 Drop-out操作.ts9 I1 V! G1 O, G1 t! H
1 q5 J, F3 R: y! i│      8 权重初始化方法对比.ts6 Y. f2 ~- P' X$ W$ _
0 k2 C5 L+ S( s1 q8 h│      9 初始化标准差对结果的影响.ts  {) l5 u+ A& t( S0 B
  M+ L' R& p  K* D% @│      10 正则化对结果的影响.ts
4 J) X" a$ _9 m$ k; x3 ]' H4 o& V3 V# X+ \5 V│      11 加载模型进行测试.ts$ j) A! I6 Z6 {1 T8 P. `4 o* w# z& T7 g* I5 l
│      12 卷积层构造.ts; K) Z0 N4 [; |; n7 U# Y9 N$ G9 \9 u5 S8 Y  W
│      13 整体流程.ts
* r5 R- y9 m4 u6 T: Z. ]9 R% N9 l% o1 }. H" v& a│      14 BatchNormalization效果.ts3 y2 C0 {+ w4 s: f8 K
7 y, q% g' l9 w1 e/ d# s│      15 参数对比.ts) q- g/ ]8 L. Q; M% N4 {1 f
/ T% j8 L# X; Q+ c+ L+ e. a, r│      16 网络测试效果.mp4
1 J( H4 j8 I  v5 A% t& ~6 U% _5 \5 G7 @1 H4 V1 o│      17 时间序列模型.ts) E0 T- y5 y5 G8 r( {
4 B- {9 A+ H+ Z* d8 S# O│      18 网络结构与参数定义.ts" d" G# V! t7 _% H  Z( V8 H9 M7 u" b/ Y# \" F
│      19 构建LSTM模型.ts# A# _' s$ U' _! L
0 Z: h: l. {+ p( ?$ b+ T│      20 训练模型与效果展示.ts
" o# [  M& d! x1 a9 c; X$ g# v& x/ I2 R8 b1 w) j2 U+ `! ]│      21 多序列预测结果.ts' G* [) p+ _# S0 X! G7 U3 S+ k9 ?
# |, f/ x5 U4 z│      22 股票数据预测.ts1 F4 I6 C% `$ [6 d# i  V/ n6 k+ i6 @( j9 [/ ~7 J( H( H) A( S
│      23 数据预处理.ts6 U/ t/ }. \. ?) K6 o& Z6 D
! x$ ]  h- b" S' b│      24 预测结果展示.ts
1 H1 U( K  t  T- T6 M$ b0 ^7 ?9 E$ C7 X2 R- |1 [1 m) Z: P│      25 文本数据读取预处理.ts! R  W) V4 i1 P8 I+ X. K) o% l
6 i9 \* I5 j$ h3 s+ t│      26 基本模型.ts8 t0 @0 I& g! N* |1 q6 [& e
. R. ?( [8 k0 T1 W5 {( x7 M│      27 Embeeding-layer效果.ts6 G: H0 l3 p: h- C* m
' ?5 ?8 X& n. o! f5 y6 a, Z! l9 W│      28 准备词向量数据.ts' w8 d$ m# ]! L! F( |# @5 g6 p
3 j9 L% E6 ^( X1 O* G: A* h- R6 Y│      29 词嵌入训练结果.ts+ O0 x" X9 x) a9 r7 x! u6 U# @  G
│      30 加入LSTM层效果.ts# V: ^' k. c) O9 _# i
, w% U5 l1 X1 \+ Y. s│      31 加入卷积层效果.ts9 I+ m: Y2 s! b0 D- \
  J! v$ B0 s1 F; J2 u│      32 参数调优.ts8 e- \. h. z% d# w9 H" c+ A
- F$ x% q$ {7 Z: i│      33 多标签解决方案.ts1 Y0 \  }4 c- N; @5 G
7 S  F/ c+ [' i5 T; [│      34 多标签网络训练与测试.ts
% Z0 [4 i9 {4 `( [* r1 ]$ ?% F6 R# F' ~* m, C4 Q│      35 多输出网络解决方案.ts7 Y. G& q/ y& \( F. H  I+ r4 c# Y) x
; y1 K+ ?( A% ^) ~" a5 @) Z8 ]; {9 g% Z│      36 多输出网络训练与测试.ts0 K. i$ I2 m% q8 ?7 q
, _8 H( ]- X+ k  ]$ J5 l2 J% {4 x│      37 DIY你的数据集.ts7 Y2 L7 |0 _$ q" Z" ^9 P5 b2 }9 Y+ \4 ]
│      38 数据增强概述.ts& K: e( Z' h) U. t6 N
( p, v8 l3 G+ K& E│      39 图像数据变换.ts
5 o: U6 y. J  h9 I$ I* R$ S. B% @) t# C8 w- g. z: w│      40 数据增强效果.ts# f: H/ h( n$ [! q2 M; D& n1 x
9 x/ k# G6 |! T# N6 v! p+ v│      41 对抗生成网络通俗解释.mp4
+ ~; f$ c1 d/ a, \% j  r4 m2 b! Z8 ^* B1 c│      42 GAN网络组成.ts* Q1 V% n- w# H4 I6 o* _, l( z
: i) V0 q* Q$ }0 K. A8 x( S│      43 判别网络设计.ts% Q, D) M. t; M6 \' m. D8 M# C$ |( d( [% }
│      44 生成网络定义.ts
2 t- y9 m7 N3 \9 o; g2 ^0 q, ~: I& c& W│      45 标签制作.ts9 l6 g3 D# ?0 v7 S
5 J: d9 y9 A; P" P│      46 训练与测试网络模型.ts& F! \' q( A1 ~8 E6 B/ C* f7 K" {6 d# T! h* j2 z; I
│      47 DCGAN网络.ts
! u( Q! W9 c8 r5 k  r5 P" P5 J7 b+ H  ^+ E. F1 a4 D- A8 D, b5 s│      48 迁移学习的目标.mp4
$ L& Q# W. b5 @+ Z. w# J1 \# Z& i2 u, F& w│      49 迁移学习策略.ts/ R/ t2 v* x: @/ }2 a, C# l% I! M) l) D1 h( F
│      50 Resnet原理.ts* H- a- F5 l; c# T/ O1 |7 b; o/ L, p
& z0 D0 Z" R. A$ g  f6 f. x│      51 Resnet网络细节.ts
! G! e+ G: r+ `; V  a, u  _7 h/ o- ~│      52 Resnet基本处理操作.ts& u6 C8 `8 h" u4 ~& s! ~7 v4 W# c- F, f; N" l
│      53 shortcut模块.ts
5 R6 f. o, i' p- }. v$ M+ t) u7 p% _/ w│      54 加载训练好的权重.ts/ X+ D$ V* }, ^/ t
- ?& n  C1 X/ B" M! j│      55 迁移学习效果对比.ts6 B' M$ |, P& H: j0 A; S3 D7 k
( n* G: j0 c$ ?1 P│      56 数据与目标.ts' H  R& L$ h5 i
; m- j; |, y1 Q│      57 字符表制作.ts1 |# f' v$ u& P3 l4 @$ |4 s6 G
* _1 Y7 m- q, h4 {1 ~│      58 数据读取.ts. k1 v) ^3 ~8 |  Q1 B$ G- O& Q
/ ^; \/ B: u1 N$ v9 i│      59 数据增强.ts
. g1 Z0 F9 I  O9 }1 S& |( `1 h" `│      60 网络模型.ts6 ?8 D" M, n7 |; ?
. ?  m* Y$ @/ R3 F│      61 测试效果.ts9 o( T) X. G$ v( c! S% _3 n* d" p+ v/ e) ]2 j- u; A# Y7 ]6 P+ H6 ]
│      62 网络模型解读.ts6 R3 D% g0 [0 r. M. k% K9 R2 \
. U) k; u9 Y- W* w8 V│      63 数据介绍与读取.ts) w8 d' o) ^3 e1 p! S" R: t2 v+ r( K) v
│      64 配置文件制作.ts
8 o+ L0 L2 f) i* d( @0 T' p: g  l3 g$ R) C- m/ f│      65 编码器模型.ts! v! Q7 o( A! a6 c/ [: A# x' T. {5 a* n. `8 c( d; K' k
│      66 解码器模型.ts
2 j* ~( m6 p8 q9 U! q; ?& l* g2 I│      67 制作训练batch数据.ts
! z/ S8 P* Q& |( K) c( ^. m  R2 K' ]1 @; h. Q│      68 测试数据准备.ts8 x4 D$ ]' J" y' y1 N; u. V# x% Z% @/ E7 q- P  p3 t8 h
│      69 完成测试模块.ts
! N5 t8 F1 _7 j" }( F% R) j. p8 _$ N  Q# H& H( o7 b│      70 模板目录结构.mp4
, F0 w: @* G0 N5 Y. R" `% R  D8 @$ G' P1 {" M5 R│      71 模型与训练结构.ts5 j1 y, I8 Q( W9 H: X1 ~% E9 W. {& X+ X
0 O5 H$ g8 {+ l/ W' u│      72 评论数据集与任务目标.ts
* M! r6 y& g& A# U  C7 M* {+ v  Y7 u3 F1 |1 G; q- ]9 j│      73 数据准备.ts
7 i0 B5 b/ Z- n+ R) }& {+ e% c# f& J# u* a! t9 Y│      74 模型整体架构.ts# ~0 x) l" i4 J: u( l' Q" _! ], L" a& Q) H6 A2 T
│      75 准备模型.ts7 D+ a/ C( K! L4 e4 b3 S& J6 s( B& |
3 v% |* E; u1 x4 ]2 v  n│      76 训练网络.ts; W2 J0 [' Z$ }) S- X' N, U
) K4 _8 K/ ?$ O/ Y& i- N│      77 多标签训练.ts" j' ~: S8 r- F: {
# M' F" ~' ^3 P9 T9 y+ p6 p│      % ]; w! _- F: W
# m3 T7 [  _; k* e9 F└─keras代码课件
: _* y. \. b: m. O" U$ U6 @" W: N8 }        keras.pptx6 z+ p; e% ^5 W: A$ X" G9 f* a: M
        第二,三章:搭建神经网络模型-应用于自己的数据集.zip
/ ]4 K+ M, A3 A6 F- y* C2 X+ c/ J! ~        第四章:LSTM时间序列预测任务.zip/ L8 X1 P  B& M" @8 ~" g* c) f% ]6 X+ v* E; a8 e) a
        第五章:文本分类实战.zip
  X5 O5 r9 q4 k  |* n1 r; C  @) l        第六章:多标签与多输出.zip
8 Y; s2 _$ H6 J6 X1 t; ]2 _" U8 U3 n: V# z- O7 X7 O! s        第七章:数据增强.zip
4 @- Z) b1 W# s! t7 s( M" C. ~9 E! E8 F# U* d. y        第八章:对抗生成网络.zip- c/ A' T8 g  M+ R3 y2 R
2 h7 H8 i% ?0 p/ v$ `        第九章:迁移学习.zip
0 I2 v0 `8 S  G& v8 c, q; i4 B. F3 V. u" f: b2 Y        第十章:地址邮编多序列预测.zip8 t- Z! X3 p! G3 ~
1 K* g* X& @' u' `0 @        第十一章:seq2seq网络实战.zip  g# r: r2 F% M% k; Y' F# {' I
6 N9 F' h( C0 ^5 i. ]        第十二章:实战模板总结.zip7 U  h7 J7 [+ H- O, K6 \. G3 j$ i& _8 M/ Y4 J4 k
, C. [% h* N% H; [5 A7 U* c" z
3 l! u0 M* U9 \, t% |: i: m' `- i% ~
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[人工智能] 人工智能 keras项目实战2018年12月
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