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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+ |  B3 Z5 o4 V
    │      1 Keras项目实战课程概述.mp4
      G2 e3 e! Q4 }# v│      2 简介与安装.mp40 t- ]  y5 U% R/ N" N
    │      3 训练自己的数据集整.mp4
    & t) d1 s' ?$ L3 n% J/ |│      4 数据加载与预处理.mp4; T3 \7 l( Z6 K! S3 m1 w
    │      5 搭建网络模型.mp4
    2 S+ ^& C8 L6 Z7 X│      6 学习率对结果的影响.ts# ^4 [6 n; L. x. E
    │      7 Drop-out操作.ts
    4 m/ N' e7 h7 v7 U# m  J/ R6 W│      8 权重初始化方法对比.ts
    $ y& W% t# Q/ \  K- I│      9 初始化标准差对结果的影响.ts
    * q1 V9 P! o8 g│      10 正则化对结果的影响.ts
    ' C. e+ ~0 _! @3 \│      11 加载模型进行测试.ts
    ) p( A/ `1 L% b, Z- }6 o4 a$ |. Q│      12 卷积层构造.ts& \8 J% Y) j2 x1 Q
    │      13 整体流程.ts
    8 o$ W4 P1 ^% |( v; P│      14 BatchNormalization效果.ts  V; d% N( ~1 e6 g- \; R7 l
    │      15 参数对比.ts
    ' I) X5 ^8 r4 ?' o  N( n$ t# g│      16 网络测试效果.mp41 ^1 Z4 p1 y9 k. |4 k" w; p3 \; @
    │      17 时间序列模型.ts
    1 T0 U9 g+ U6 r) L* y0 L9 M, u│      18 网络结构与参数定义.ts
    ( A2 E" `4 r( [0 H6 V) l0 ?│      19 构建LSTM模型.ts
      g2 x8 t7 T( L) W) e│      20 训练模型与效果展示.ts
    , W5 P: R3 N! Y/ t8 x│      21 多序列预测结果.ts
    1 _0 D7 i2 ]; U# G$ h( q& }) v│      22 股票数据预测.ts
    ( M  k; h" {/ q% a│      23 数据预处理.ts1 v2 Y  e( X8 ]) q; j" Q
    │      24 预测结果展示.ts
    4 {' A  m+ Q' k: j1 Y. `9 t. a/ r│      25 文本数据读取预处理.ts
    5 P' C7 t( P& ~) @+ j% p│      26 基本模型.ts
    1 k& [: s/ v0 i3 d- D/ T4 _│      27 Embeeding-layer效果.ts2 S! A/ [- N2 F# [4 V8 A6 V
    │      28 准备词向量数据.ts
    - U% H; K, q' j5 W6 @* p0 `│      29 词嵌入训练结果.ts9 t' u* w( ?# `
    │      30 加入LSTM层效果.ts
    5 F8 V( \+ v7 U8 H│      31 加入卷积层效果.ts. v" b  Y0 _) Y- a6 T
    │      32 参数调优.ts& i' a2 g9 A. A( E2 f
    │      33 多标签解决方案.ts' k' ]+ ^! B1 h, ?2 z8 ]) e! O
    │      34 多标签网络训练与测试.ts' d1 A8 i+ `4 @. k
    │      35 多输出网络解决方案.ts) b& ^3 W0 f* k
    │      36 多输出网络训练与测试.ts
    & N( E) S, X: c) r: p: q1 B│      37 DIY你的数据集.ts
    9 b0 _! y2 }: p/ t" ~│      38 数据增强概述.ts7 i  U2 z, Y* P0 z6 Y' D6 ~* X4 b
    │      39 图像数据变换.ts
    3 ]0 L, Q" d2 E1 g. P8 k│      40 数据增强效果.ts: _7 L; H$ S! Q2 k1 y& n1 B
    │      41 对抗生成网络通俗解释.mp42 m. g4 K2 P* Y  U, X- ^. i9 A
    │      42 GAN网络组成.ts2 n; w6 D  ]8 J0 ~; M4 N( Y
    │      43 判别网络设计.ts
    ( C5 O2 v1 z/ `│      44 生成网络定义.ts' r& v) y9 b5 r
    │      45 标签制作.ts  O" ?9 {3 j* f; V
    │      46 训练与测试网络模型.ts
      {6 R# D- C5 w│      47 DCGAN网络.ts
    4 p& D- l# u1 W, m- a│      48 迁移学习的目标.mp41 ~- ^* Z- h$ T5 @" `5 u
    │      49 迁移学习策略.ts: @! n* @: w( |, y1 c4 e
    │      50 Resnet原理.ts
    6 d( @' O) @5 o0 B│      51 Resnet网络细节.ts* w8 G: u' n) e/ ~& p; O3 n
    │      52 Resnet基本处理操作.ts
    . _1 I0 [( g2 {7 T9 Y6 ]│      53 shortcut模块.ts% u  y' c% ]- i+ G
    │      54 加载训练好的权重.ts
    8 G- Z0 C) S- G0 B3 i3 v9 D│      55 迁移学习效果对比.ts! U+ X8 r7 ^" n9 k/ z6 I7 _/ U
    │      56 数据与目标.ts
      _  s% O2 N/ }7 ?│      57 字符表制作.ts
    # n. {+ m: B! |│      58 数据读取.ts
    ! v9 x* `: M' Q  C( M1 l│      59 数据增强.ts: S6 }0 t3 {: P1 ?
    │      60 网络模型.ts
    + u/ w! n: m$ D│      61 测试效果.ts8 w9 b5 k5 A' y
    │      62 网络模型解读.ts2 M& [' M4 `8 m" O. o
    │      63 数据介绍与读取.ts
    / m" O2 x# i6 E8 q- t  z: z│      64 配置文件制作.ts
    ! d9 q7 @) S) |, e" N6 ?  |% {: d│      65 编码器模型.ts$ l4 _' E/ D3 K* y
    │      66 解码器模型.ts
    0 h' S) L9 ^( u2 F! v│      67 制作训练batch数据.ts
    1 o* y7 ~4 ~+ j; Y( x│      68 测试数据准备.ts1 X" O( E5 t7 m% j9 z# }% Z  ?
    │      69 完成测试模块.ts9 D4 Y5 j4 K& q, j# c) {, g/ [
    │      70 模板目录结构.mp4$ `, G0 x0 \, N8 M% Y% f
    │      71 模型与训练结构.ts
    9 ?4 s0 T. ]+ I9 m/ ^* V. R6 v│      72 评论数据集与任务目标.ts3 \6 o7 Q( W" F8 i) N3 M: C* Q# z
    │      73 数据准备.ts$ M, b; s1 q$ y
    │      74 模型整体架构.ts9 q  G( b2 x7 Z+ x% @) l6 L
    │      75 准备模型.ts$ r8 S. x& c$ A$ i4 z
    │      76 训练网络.ts9 p) h3 |7 O8 u
    │      77 多标签训练.ts
    / J( G; q/ V0 k# Z" P. }│      
    $ D& M$ q2 ]8 d, d) {" `# _└─keras代码课件
    " F) d7 g7 d" P0 h6 S; _6 w6 g        keras.pptx/ p% n1 ^& D0 p) q* X2 K& m; ^3 |
            第二,三章:搭建神经网络模型-应用于自己的数据集.zip
    + B0 z. j9 r( @5 r6 _        第四章:LSTM时间序列预测任务.zip
    , U- E2 U, W+ W        第五章:文本分类实战.zip( I3 H0 U! S+ }# |7 G  o
            第六章:多标签与多输出.zip( {* ^6 P( s6 \% k
            第七章:数据增强.zip
    , l. V  C7 C0 p( e/ y4 I1 v        第八章:对抗生成网络.zip% \/ d) I" J# ~7 o2 p. _2 U: [
            第九章:迁移学习.zip
    ' D0 E" R8 ~8 M* _        第十章:地址邮编多序列预测.zip- _* S2 Y' C) `
            第十一章:seq2seq网络实战.zip
    ) g6 e- Y% n0 S+ H2 I' G% _        第十二章:实战模板总结.zip
    ) [$ j* C, e1 _! @( ^1 e% O  k' W. O, h4 F( _" `$ e" z
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  • TA的每日心情

    昨天 15:16
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    [LV.8]狂热吧粉

    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

    6 天前
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    [LV.7]超级吧粉

    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
    5 天前
  • 签到天数: 168 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
    昨天 16:54
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    [LV.6]普通吧粉

    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
    6 小时前
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    [LV.10]以吧为家

    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
    开心
    2021-12-31 05:26
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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

    昨天 17:16
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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
    2022-1-6 14:15
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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
    擦汗
    2022-1-14 10:48
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    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2021-3-30 14:21:42 | 显示全部楼层
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