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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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  • TA的每日心情
    擦汗
    2021-3-10 01:52
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    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2021-3-30 08:02:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    ├─视频) e9 q  K  U3 V: `. a4 M6 B
    │      1 Keras项目实战课程概述.mp4
    6 F9 S; Y( }+ N* u7 d│      2 简介与安装.mp4
    ) j4 o' i# t4 x( D* _( V│      3 训练自己的数据集整.mp40 v4 R0 K, v, B0 I9 ^
    │      4 数据加载与预处理.mp4  r) ]/ s3 J. u
    │      5 搭建网络模型.mp4
    : d0 n4 `) l7 ~4 l6 J) A│      6 学习率对结果的影响.ts) u8 U* C, X+ C, g( x1 X9 ?3 }
    │      7 Drop-out操作.ts/ A- m+ R9 A, F; S' i) L9 Y* M
    │      8 权重初始化方法对比.ts0 ?% u! l' j$ l8 w6 K+ F5 w& F
    │      9 初始化标准差对结果的影响.ts
    # `# N7 Y! S7 w│      10 正则化对结果的影响.ts( w6 {$ O0 r8 n9 b8 N0 x( O7 W4 T. M
    │      11 加载模型进行测试.ts/ C' f% H# [8 }
    │      12 卷积层构造.ts
    - T9 b* X: q* P4 @: ?1 }6 g│      13 整体流程.ts
    $ q' ?$ v; \' O│      14 BatchNormalization效果.ts1 e; Z6 B& ~2 y5 X. e
    │      15 参数对比.ts
      c2 Q$ K/ c4 Z8 M. J│      16 网络测试效果.mp4
    7 D- R7 N8 @% G$ O" ^│      17 时间序列模型.ts8 Y! H8 \% `. p4 q7 h* ~" d6 @% ?
    │      18 网络结构与参数定义.ts
    ( {" \8 T8 F0 A3 h│      19 构建LSTM模型.ts
    0 C! y3 T) t& q! x8 h4 T" ^6 Z│      20 训练模型与效果展示.ts
    2 a( d4 V6 d, ~/ n│      21 多序列预测结果.ts
    . H( G! \, Z& e' h; ~0 e" D) m& N3 W│      22 股票数据预测.ts
    , b  S% \. a; \5 A8 P5 n│      23 数据预处理.ts4 `0 _: l" r! }, q: r9 ?
    │      24 预测结果展示.ts. [) `4 i# c# i  C# J- |/ I% x
    │      25 文本数据读取预处理.ts3 x5 L6 ~& |4 t6 p
    │      26 基本模型.ts
    8 ^6 W4 n8 D- M6 w) Z: t: k' D│      27 Embeeding-layer效果.ts
    8 o2 d9 u8 I# |│      28 准备词向量数据.ts+ y: |9 f! ^6 P& Y# O- W
    │      29 词嵌入训练结果.ts- ^. A" b3 g9 O1 _) b+ r/ }. @% m7 d
    │      30 加入LSTM层效果.ts# z: z1 ^1 I9 h- b# e9 p
    │      31 加入卷积层效果.ts* C( |8 V3 Y+ S3 i; `) ?+ {' J- X
    │      32 参数调优.ts
    3 K% c0 b1 Q) r6 j. J& R: `" n│      33 多标签解决方案.ts
    ; U2 d) v) e, [4 n" b6 x7 F│      34 多标签网络训练与测试.ts+ Z2 r/ Z2 O3 Z. O3 m# s
    │      35 多输出网络解决方案.ts- K2 y' t+ v% c5 J
    │      36 多输出网络训练与测试.ts" d- N; O. U5 ?
    │      37 DIY你的数据集.ts
    ( m0 V9 r. @* d8 c. c3 f│      38 数据增强概述.ts
    # [: a$ A8 }% X+ ~│      39 图像数据变换.ts
    & u3 e- W8 y8 U% z" Z; E( k│      40 数据增强效果.ts4 _) ]' S( @) |, Z, k. A1 O
    │      41 对抗生成网络通俗解释.mp4
    , t- m  {: _- _1 D, }/ S$ t│      42 GAN网络组成.ts
    ) D2 m1 E0 H/ n" _│      43 判别网络设计.ts
    ) W" r$ i: O0 A: ]2 A│      44 生成网络定义.ts
    , @# z: Z% Z* G│      45 标签制作.ts
    * b# p4 s$ {# _& a  Y$ _, a. w( d│      46 训练与测试网络模型.ts( Q8 b7 v8 I9 N
    │      47 DCGAN网络.ts  X8 s7 D, n" Y# T+ _
    │      48 迁移学习的目标.mp4. F0 u; v$ \2 K; w/ n
    │      49 迁移学习策略.ts
    4 ?# V$ f) x' M* t│      50 Resnet原理.ts
    + C0 U% Q! W6 G( S( X. q│      51 Resnet网络细节.ts8 u, v4 R4 Q6 S/ N3 n' A( z: n2 h
    │      52 Resnet基本处理操作.ts$ V# E4 W7 J+ Y9 \" `
    │      53 shortcut模块.ts
    . A* ?8 z" U8 e5 K* O# c│      54 加载训练好的权重.ts
    6 L9 r  b$ m9 r9 x2 b│      55 迁移学习效果对比.ts
    7 z, @' v8 p1 }) d. Q│      56 数据与目标.ts
    / S5 P$ X* B( e7 d) `( s  X6 `  Y│      57 字符表制作.ts: }$ Q( z% F" [7 K' }" X' s
    │      58 数据读取.ts
    " h' ]+ z8 M+ i$ W1 j│      59 数据增强.ts
    4 B4 Z) q1 W6 h5 U0 W│      60 网络模型.ts0 ?" W' N$ g! q4 e0 ]' b3 {
    │      61 测试效果.ts
    ' r$ k- r. p; F" B* g7 j# y2 X│      62 网络模型解读.ts+ g, b& C; H: ?2 A
    │      63 数据介绍与读取.ts
    * a3 T1 i9 m: `- X4 E& ]│      64 配置文件制作.ts: z- f1 y  R2 j. w  l0 z
    │      65 编码器模型.ts9 y" l4 H) C# g3 M
    │      66 解码器模型.ts$ T4 \; [" b9 |+ B% G
    │      67 制作训练batch数据.ts: E" o4 ]; f8 g4 G7 e# m
    │      68 测试数据准备.ts
    : y- L7 u1 E8 N) s% E; Y1 ?* V│      69 完成测试模块.ts6 Z( t) I; q7 }1 K# Q- O9 w* E$ ]; G
    │      70 模板目录结构.mp4/ h9 v9 O' W, }; `# e, N6 w
    │      71 模型与训练结构.ts* I; v' p2 q4 ?1 I, u6 P: ~* Z
    │      72 评论数据集与任务目标.ts; j' j- E# j% M# x' a: n
    │      73 数据准备.ts( U6 ]7 x) a1 g$ `
    │      74 模型整体架构.ts# T1 i8 b3 P# s; ~% L- H$ ~# F# N
    │      75 准备模型.ts$ s% `( O9 |( m$ c% f
    │      76 训练网络.ts4 f3 L5 s( b4 M2 F
    │      77 多标签训练.ts
    ( U: z4 L1 o9 Z  q, |/ Z8 G7 [% t│      
    # Y+ Y  z2 g& n└─keras代码课件
    - ~* n+ r2 V) c3 f* z3 Q        keras.pptx. q! W3 ]& t  `0 {2 t3 t
            第二,三章:搭建神经网络模型-应用于自己的数据集.zip. o0 d; D* `6 C  E8 P3 j
            第四章:LSTM时间序列预测任务.zip/ J+ k9 k5 C- E. p3 |( C
            第五章:文本分类实战.zip
    ( Q+ @( S# m. Z; {; p$ z        第六章:多标签与多输出.zip# x( [8 P9 u5 O/ L3 _7 u
            第七章:数据增强.zip# L+ _6 @$ `3 |" T+ |% }' U
            第八章:对抗生成网络.zip+ h2 P6 R1 f, C0 D" A5 o, c# f
            第九章:迁移学习.zip1 z! O# @3 H6 {
            第十章:地址邮编多序列预测.zip: z$ L- C7 @/ e7 c: g
            第十一章:seq2seq网络实战.zip
    5 p8 t- v7 b9 H  n# y* y6 L        第十二章:实战模板总结.zip9 H5 V+ H( K8 D1 N9 }% [  l7 m7 B
    4 q, {- f" R0 B. E) ?
    + d1 {0 R7 n9 S% |2 e: Q
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  • TA的每日心情
    无聊
    前天 08:32
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-3-30 08:33:48 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    擦汗
    4 天前
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2021-3-30 09:53:22 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    开心
    3 天前
  • 签到天数: 132 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-3-30 10:04:39 | 显示全部楼层
    [人工智能] 人工智能 keras项目实战2018年12月
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  • TA的每日心情
    开心
    3 天前
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    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2021-3-30 11:27:47 | 显示全部楼层
    非常感谢楼主的分享
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  • TA的每日心情
    奋斗
    7 小时前
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2021-3-30 12:35:21 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2021-3-30 13:22:17 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

    6 天前
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2021-3-30 14:12:01 | 显示全部楼层
    人工智能 keras项目实战2018年12月
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  • TA的每日心情
    奋斗
    3 天前
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2021-3-30 14:17:14 | 显示全部楼层
    谢谢分享!!!
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  • TA的每日心情
    无聊
    前天 09:00
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-3-30 14:21:42 | 显示全部楼层
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