人工智能 keras项目实战2018年12月

sharkewb

├─视频
0 i) s/ r8 e5 `) v│      1 Keras项目实战课程概述.mp4
│      2 简介与安装.mp4
* ^5 y" W& Y' Y! H  J│      3 训练自己的数据集整.mp4
│      4 数据加载与预处理.mp4
% |" Q" Y# r/ ~│      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
/ p+ f* z* x6 w│      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
4 W' w; I$ N5 L│      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
! K. \6 Y* \" Z2 O2 a/ b! x8 |│      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
% f. w+ O8 K/ J7 ]9 i# f) d/ A2 v│      20 训练模型与效果展示.ts
- x  H0 `, j9 _4 j" I) ?3 M, |% R│      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
8 d& {$ x: w" I' E. \% z8 f│      27 Embeeding-layer效果.ts
" C$ ]' G$ S4 o7 |8 g4 |│      28 准备词向量数据.ts
6 [! K8 L) T1 R" z5 j│      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
4 g$ ^6 O" C. J/ R: ?8 Q; K│      32 参数调优.ts
% w8 K7 n# ]# y4 q. \# N│      33 多标签解决方案.ts
# J2 C  y: Q1 ^, [│      34 多标签网络训练与测试.ts
│      35 多输出网络解决方案.ts
) v- D4 l  ?' g│      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
% a. t. {' A6 m; f0 g│      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
. {  U7 I' s& L3 x) z  x9 B- Z│      43 判别网络设计.ts
! ?# f2 e' K/ [3 u6 _, G│      44 生成网络定义.ts
│      45 标签制作.ts
. X/ ?4 r7 P4 F4 H│      46 训练与测试网络模型.ts
  E  A9 Z$ \, h" I& `) C1 N│      47 DCGAN网络.ts
1 ?% I& D5 Y! T8 s│      48 迁移学习的目标.mp4
; Z5 F  E' E0 E) i' S, b) i& g, {│      49 迁移学习策略.ts
! X; R3 y. K. ]  \│      50 Resnet原理.ts
│      51 Resnet网络细节.ts
4 N6 T9 _3 P" c) x8 C│      52 Resnet基本处理操作.ts
│      53 shortcut模块.ts
5 e$ \$ {# B8 B+ b+ t3 Z, P6 o│      54 加载训练好的权重.ts
2 l- i5 |! r# E" K+ F% J│      55 迁移学习效果对比.ts
2 k4 ~- S9 j- f! n+ m+ H│      56 数据与目标.ts
2 l  Y  A4 \/ X& H- o2 E+ L2 u│      57 字符表制作.ts
│      58 数据读取.ts
+ W1 X/ s! S2 i% U8 \) J. a│      59 数据增强.ts
2 h5 Q& H- {" M6 M8 M│      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
$ z0 P" V7 h) M! }! @│      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
4 L$ }" z( K! o' ^6 N│      68 测试数据准备.ts
  I8 J/ F, o6 q, q! S│      69 完成测试模块.ts
% }* C" j. `: w$ B. X6 Y' j+ D│      70 模板目录结构.mp4
│      71 模型与训练结构.ts
' O. \/ |- k% d/ q7 h2 C' |+ i7 S│      72 评论数据集与任务目标.ts
3 R6 i- F( \, T, J5 ]; J9 R1 @│      73 数据准备.ts
* w; I% F. `, I4 |+ e│      74 模型整体架构.ts
) @4 L7 R) I0 z3 _7 p& e2 n2 g" e8 t│      75 准备模型.ts
│      76 训练网络.ts
│      77 多标签训练.ts
│      
0 Y& {5 z* d6 a└─keras代码课件
        keras.pptx
) Y1 c/ A! i5 }; ]- `& ~& s        第二,三章：搭建神经网络模型-应用于自己的数据集.zip
* D! O& p  c& N* S. n1 I4 i        第四章：LSTM时间序列预测任务.zip
* Q' E( h$ Y- t+ r        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
7 @! v/ ?. C9 A( u' M. m! r        第八章：对抗生成网络.zip
$ ^7 e8 ^. L/ A: K9 h        第九章：迁移学习.zip
: A5 q* K# ?" h, {4 P5 Q& g9 c        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
5 i6 [- j$ J- @

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yuqinglong

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L0gan33

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ete_chan

[人工智能] 人工智能 keras项目实战2018年12月

xulichun

非常感谢楼主的分享

yz2yz

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人工智能 keras项目实战2018年12月

ottox

谢谢分享！！！

z164537268

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