人工智能 keras项目实战2018年12月

sharkewb · 发表于 2021-3-30 08:02:00

├─视频
│    1 Keras项目实战课程概述.mp4
│    2 简介与安装.mp4
│    3 训练自己的数据集整.mp4
│    4 数据加载与预处理.mp4
│    5 搭建网络模型.mp4
│    6 学习率对结果的影响.ts
│    7 Drop-out操作.ts
│    8 权重初始化方法对比.ts
│    9 初始化标准差对结果的影响.ts
│    10 正则化对结果的影响.ts
│    11 加载模型进行测试.ts
│    12 卷积层构造.ts
│    13 整体流程.ts
│    14 BatchNormalization效果.ts
│    15 参数对比.ts
│    16 网络测试效果.mp4
│    17 时间序列模型.ts
│    18 网络结构与参数定义.ts
│    19 构建LSTM模型.ts
│    20 训练模型与效果展示.ts
│    21 多序列预测结果.ts
│    22 股票数据预测.ts
│    23 数据预处理.ts
│    24 预测结果展示.ts
│    25 文本数据读取预处理.ts
│    26 基本模型.ts
│    27 Embeeding-layer效果.ts
│    28 准备词向量数据.ts
│    29 词嵌入训练结果.ts
│    30 加入LSTM层效果.ts
│    31 加入卷积层效果.ts
│    32 参数调优.ts
│    33 多标签解决方案.ts
│    34 多标签网络训练与测试.ts
│    35 多输出网络解决方案.ts
│    36 多输出网络训练与测试.ts
│    37 DIY你的数据集.ts
│    38 数据增强概述.ts
│    39 图像数据变换.ts
│    40 数据增强效果.ts
│    41 对抗生成网络通俗解释.mp4
│    42 GAN网络组成.ts
│    43 判别网络设计.ts
│    44 生成网络定义.ts
│    45 标签制作.ts
│    46 训练与测试网络模型.ts
│    47 DCGAN网络.ts
│    48 迁移学习的目标.mp4
│    49 迁移学习策略.ts
│    50 Resnet原理.ts
│    51 Resnet网络细节.ts
│    52 Resnet基本处理操作.ts
│    53 shortcut模块.ts
│    54 加载训练好的权重.ts
│    55 迁移学习效果对比.ts
│    56 数据与目标.ts
│    57 字符表制作.ts
│    58 数据读取.ts
│    59 数据增强.ts
│    60 网络模型.ts
│    61 测试效果.ts
│    62 网络模型解读.ts
│    63 数据介绍与读取.ts
│    64 配置文件制作.ts
│    65 编码器模型.ts
│    66 解码器模型.ts
│    67 制作训练batch数据.ts
│    68 测试数据准备.ts
│    69 完成测试模块.ts
│    70 模板目录结构.mp4
│    71 模型与训练结构.ts
│    72 评论数据集与任务目标.ts
│    73 数据准备.ts
│    74 模型整体架构.ts
│    75 准备模型.ts
│    76 训练网络.ts
│    77 多标签训练.ts
│
└─keras代码课件
      keras.pptx
      第二,三章：搭建神经网络模型-应用于自己的数据集.zip
      第四章：LSTM时间序列预测任务.zip
      第五章：文本分类实战.zip
      第六章：多标签与多输出.zip
      第七章：数据增强.zip
      第八章：对抗生成网络.zip
      第九章：迁移学习.zip
      第十章：地址邮编多序列预测.zip
      第十一章：seq2seq网络实战.zip
      第十二章：实战模板总结.zip

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