人工智能 keras项目实战2018年12月

紫杉轮王

├─视频6 @2 d: j( ~6 V& w. z5 f3 t
2 J1 y4 U; x% r/ R# s. b│      1 Keras项目实战课程概述.mp4
* 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
│      3 训练自己的数据集整.mp41 H6 l1 `6 v, H! Z
│      4 数据加载与预处理.mp4, Z- x9 g: K& N0 H( A
│      5 搭建网络模型.mp4
& h$ K* {- }( x5 @, u$ t+ o│      6 学习率对结果的影响.ts
. M/ F6 _( j2 W8 \3 y9 }% }! v: I2 o* ^; a) q│      7 Drop-out操作.ts9 I1 V! G1 O, G1 t! H
│      8 权重初始化方法对比.ts
0 k2 C5 L+ S( s1 q8 h│      9 初始化标准差对结果的影响.ts
5 r8 x2 g4 B. S; A' m  M+ L' R& p  K* D% @│      10 正则化对结果的影响.ts
$ N; k* _  K  j4 o& V3 V# X+ \5 V│      11 加载模型进行测试.ts$ j) A! I6 Z6 {1 T8 P. `
0 E6 }& G4 R* S$ V7 s0 f│      12 卷积层构造.ts; K) Z0 N4 [; |; n7 U
( W) a& W' f- o" e( W: @' f! g3 t5 G│      13 整体流程.ts
$ n9 o3 B& _9 u. Z0 E* ?$ R( f4 W. ]9 R% N9 l% o1 }. H" v& a│      14 BatchNormalization效果.ts
7 y, q% g' l9 w1 e/ d# s│      15 参数对比.ts) q- g/ ]8 L. Q; M% N4 {1 f
│      16 网络测试效果.mp4
% e5 c! P  E! `. O% l1 a% t& ~6 U% _5 \5 G7 @1 H4 V1 o│      17 时间序列模型.ts
) D4 C- ~/ s: a( y& l4 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 H
│      19 构建LSTM模型.ts
0 Z: h: l. {+ p( ?$ b+ T│      20 训练模型与效果展示.ts
8 X) ?5 E7 N# K. `  p! l( [- P$ g# v& x/ I2 R8 b1 w) j2 U+ `! ]│      21 多序列预测结果.ts
8 Q" Z  }$ S- {3 C3 G# |, f/ x5 U4 z│      22 股票数据预测.ts1 F4 I6 C% `$ [6 d# i  V/ n6 k
- t% J# V  u7 f; j0 x, e& f9 ~7 b- P│      23 数据预处理.ts6 U/ t/ }. \. ?) K6 o& Z6 D
│      24 预测结果展示.ts
- L3 R: m5 f8 e& q. g, h8 [) e+ A7 X2 R- |1 [1 m) Z: P│      25 文本数据读取预处理.ts
6 i9 \* I5 j$ h3 s+ t│      26 基本模型.ts
' t/ W, ?+ t4 P) q" P3 Y) ^. R. ?( [8 k0 T1 W5 {( x7 M│      27 Embeeding-layer效果.ts6 G: H0 l3 p: h- C* m
│      28 准备词向量数据.ts' w8 d$ m# ]! L! F( |# @5 g6 p
│      29 词嵌入训练结果.ts+ O0 x" X9 x) a
4 g9 k# O/ L' @0 S│      30 加入LSTM层效果.ts# V: ^' k. c) O9 _# i
2 \. [1 k1 R7 E" O8 Z/ Y# L* u* `│      31 加入卷积层效果.ts9 I+ m: Y2 s! b0 D- \
│      32 参数调优.ts8 e- \. h. z% d# w9 H" c+ A
│      33 多标签解决方案.ts1 Y0 \  }4 c- N; @5 G
│      34 多标签网络训练与测试.ts
& x9 W3 M( j, W- G1 ]$ ?% F6 R# F' ~* m, C4 Q│      35 多输出网络解决方案.ts
; y1 K+ ?( A% ^) ~" a5 @) Z8 ]; {9 g% Z│      36 多输出网络训练与测试.ts
, _8 H( ]- X+ k  ]$ J5 l2 J% {4 x│      37 DIY你的数据集.ts7 Y2 L7 |0 _$ q
! H7 u( K! z9 N' b& g$ t│      38 数据增强概述.ts& K: e( Z' h) U. t6 N
│      39 图像数据变换.ts
$ 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
│      41 对抗生成网络通俗解释.mp4
4 m2 b! Z8 ^* B1 c│      42 GAN网络组成.ts* Q1 V% n- w# H4 I6 o* _, l( z
& k  g$ M$ ]5 w│      43 判别网络设计.ts% Q, D) M. t; M6 \' m. D
9 S; q5 X! S7 G) E: e, m( ^│      44 生成网络定义.ts
% G) [7 f5 S4 d2 ^0 q, ~: I& c& W│      45 标签制作.ts9 l6 g3 D# ?0 v7 S
$ [$ I2 ^' ~) N( q1 |4 h1 L│      46 训练与测试网络模型.ts& F! \' q( A1 ~8 E6 B/ C
│      47 DCGAN网络.ts
+ H  ^+ E. F1 a4 D- A8 D, b5 s│      48 迁移学习的目标.mp4
8 v: H/ ?( s$ C9 m' Y! Q: \" S# J1 \# Z& i2 u, F& w│      49 迁移学习策略.ts/ R/ t2 v* x: @/ }2 a, C# l
│      50 Resnet原理.ts* H- a- F5 l; c# T/ O1 |7 b; o/ L, p
( n, M4 W+ ~# _5 ?│      51 Resnet网络细节.ts
/ \) i0 ^6 R/ R, g" w$ ]' Z" \* y, u  _7 h/ o- ~│      52 Resnet基本处理操作.ts& u6 C8 `8 h" u4 ~& s! ~
│      53 shortcut模块.ts
. v$ M+ t) u7 p% _/ w│      54 加载训练好的权重.ts/ X+ D$ V* }, ^/ t
│      55 迁移学习效果对比.ts
( n* G: j0 c$ ?1 P│      56 数据与目标.ts' H  R& L$ h5 i
$ c5 w7 I' W( d& v; u│      57 字符表制作.ts1 |# f' v$ u& P3 l4 @$ |4 s6 G
│      58 数据读取.ts. k1 v) ^3 ~8 |  Q1 B$ G- O& Q
! Q& G- P- m# B$ u* k( f: w│      59 数据增强.ts
' w+ Z& U6 Y# M0 j( G1 S& |( `1 h" `│      60 网络模型.ts6 ?8 D" M, n7 |; ?
0 c* I. x$ L7 W6 @; u# l1 ^│      61 测试效果.ts9 o( T) X. G$ v( c! S% _3 n* d" p+ v
! \8 F$ E7 P( ~9 K0 `! Y│      62 网络模型解读.ts6 R3 D% g0 [0 r. M. k% K9 R2 \
/ W' [2 Y5 K; H│      63 数据介绍与读取.ts) w8 d' o) ^3 e
' C2 m3 k1 _' }- D" m│      64 配置文件制作.ts
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
' p, A6 H0 y( C│      66 解码器模型.ts
# \; T( u# ^1 Z% L8 a! q; ?& l* g2 I│      67 制作训练batch数据.ts
; q* u: U( g$ h# j6 H5 A. P. m  R2 K' ]1 @; h. Q│      68 测试数据准备.ts8 x4 D$ ]' J" y' y1 N; u
9 K. u$ U- g, H6 ^│      69 完成测试模块.ts
: T. H+ u3 S/ }$ U) j. p8 _$ N  Q# H& H( o7 b│      70 模板目录结构.mp4
  `0 Y, C) i* s" R6 G# _1 ], h+ s  D8 @$ G' P1 {" M5 R│      71 模型与训练结构.ts
, A. @% G' p2 {5 d) r8 E0 O5 H$ g8 {+ l/ W' u│      72 评论数据集与任务目标.ts
8 Q3 j% `9 C* ~# x* {+ v  Y7 u3 F1 |1 G; q- ]9 j│      73 数据准备.ts
& {+ e% c# f& J# u* a! t9 Y│      74 模型整体架构.ts# ~0 x) l" i4 J
│      75 准备模型.ts
3 v% |* E; u1 x4 ]2 v  n│      76 训练网络.ts
/ x; g' ]2 }5 G$ W* E1 I5 O& @) K4 _8 K/ ?$ O/ Y& i- N│      77 多标签训练.ts
# M8 }" l6 b" |+ B7 y. M# M' F" ~' ^3 P9 T9 y+ p6 p│      
" ?: V- S: i* I3 d( m& \5 H5 a# m3 T7 [  _; k* e9 F└─keras代码课件
" U$ U6 @" W: N8 }        keras.pptx6 z+ p; e% ^5 W: A
0 t& b9 j5 M# z        第二,三章：搭建神经网络模型-应用于自己的数据集.zip
- 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% ]
; D8 T6 v2 q& C5 U        第五章：文本分类实战.zip
* n1 r; C  @) l        第六章：多标签与多输出.zip
: V# z- O7 X7 O! s        第七章：数据增强.zip
# Z+ R+ s) p  P) L4 L  C" 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
) R# g: `; r/ z; @+ F5 P        第九章：迁移学习.zip
, q; i4 B. F3 V. u" f: b2 Y        第十章：地址邮编多序列预测.zip
1 K* g* X& @' u' `0 @        第十一章：seq2seq网络实战.zip
6 N9 F' h( C0 ^5 i. ]        第十二章：实战模板总结.zip7 U  h7 J7 [+ H- O, K6 \. G

% {" Z! J" n; l9 h; H: |' G3 l! u0 M* U9 \, t
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来杯茶

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还是依然

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凉风与蓝孩

[人工智能] 人工智能 keras项目实战2018年12月

星星相伴

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苏石新

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久违

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古方红糖

人工智能 keras项目实战2018年12月

古方红糖

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渴勒乐

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