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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
    0 i) s/ r8 e5 `) v│      1 Keras项目实战课程概述.mp4! o: x# J5 o! C! d
    │      2 简介与安装.mp4
    * ^5 y" W& Y' Y! H  J│      3 训练自己的数据集整.mp41 _/ s( ]5 j% e* g
    │      4 数据加载与预处理.mp4
    % |" Q" Y# r/ ~│      5 搭建网络模型.mp4& \  S) @! k# z$ Y9 z! q2 v* P2 K3 i
    │      6 学习率对结果的影响.ts2 I& U0 ^; P: i5 R3 ]# @& y2 t
    │      7 Drop-out操作.ts7 p: c) Q% e- c8 j" E* M7 k- Z4 D
    │      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) ~! [7 j' _4 v
    │      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% b0 j3 W- J: r, W# H; r8 H6 M
    │      12 卷积层构造.ts/ |) }& y, u/ c! Q' Q+ M% C
    │      13 整体流程.ts/ z, u7 m& l7 T2 h! O. V% t
    │      14 BatchNormalization效果.ts3 a3 J2 Y1 m& ~5 E
    │      15 参数对比.ts
    ! K. \6 Y* \" Z2 O2 a/ b! x8 |│      16 网络测试效果.mp47 s9 q2 _* O, x+ Q
    │      17 时间序列模型.ts0 @7 o3 a- s! `$ h
    │      18 网络结构与参数定义.ts  ~( i6 g1 [$ l2 {
    │      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& d  K$ S/ p* N3 h% ]
    │      22 股票数据预测.ts9 L# \$ {) B4 Q
    │      23 数据预处理.ts" G9 T! n3 p7 H! H0 Z# L
    │      24 预测结果展示.ts5 G! k* J) `2 N( D9 l5 v1 {: H
    │      25 文本数据读取预处理.ts- Z8 K, n8 m# K! m5 [5 [0 v0 G* M
    │      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.ts4 R  ^% ~! k2 `/ I) d
    │      30 加入LSTM层效果.ts# [# `  F  r: Y
    │      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.ts8 c& k3 O3 W) F* g& c( F
    │      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.ts7 H5 |" e) |" R: L; s8 j
    │      37 DIY你的数据集.ts7 x4 X! |/ V) h
    │      38 数据增强概述.ts6 M" }6 K4 R; ^6 {
    │      39 图像数据变换.ts
    % a. t. {' A6 m; f0 g│      40 数据增强效果.ts& |& f6 ^5 o8 W" [
    │      41 对抗生成网络通俗解释.mp46 `, T' r4 P* U2 X0 M+ Z/ P
    │      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.ts7 H% v  n! Y- H4 G0 X  b" \0 K
    │      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! F# `0 i& c( B- K, U8 w9 p
    │      51 Resnet网络细节.ts
    4 N6 T9 _3 P" c) x8 C│      52 Resnet基本处理操作.ts7 v. m+ B4 L. a' ?7 B$ z3 P$ X
    │      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* N" [9 P; N2 t8 M
    │      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# w! q2 F- [) P* C2 f1 q
    │      61 测试效果.ts' g. a# [+ m* \0 V; w5 A0 v9 Y. q1 ~
    │      62 网络模型解读.ts- p4 U% x  A- B4 ]$ s7 R
    │      63 数据介绍与读取.ts
    $ z0 P" V7 h) M! }! @│      64 配置文件制作.ts- a; ^+ q2 j5 n4 _$ P6 ]
    │      65 编码器模型.ts' w( @2 \* c# _- @8 c
    │      66 解码器模型.ts8 ]: N' r: r& m
    │      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' |. H) p: Y" C0 K! u# q" X
    │      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- |/ e1 Q- z! a# [/ A, U
    │      76 训练网络.ts/ X; d% W8 }' R0 D' p8 T( j- p% t
    │      77 多标签训练.ts' r6 U/ ?& c) |
    │      
    0 Y& {5 z* d6 a└─keras代码课件% r4 P5 ^- k1 s7 }3 J$ t) y7 P
            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- X% z6 R9 [! c
            第六章:多标签与多输出.zip, g: v% _; j5 N: C
            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  I9 C& s" i6 u- O" Q; r
            第十一章:seq2seq网络实战.zip  h* A5 ~) H% R- W* Q) p# Y
            第十二章:实战模板总结.zip
    5 i6 [- j$ J- @2 B" b' V7 z8 J/ F. Y& m1 m& I" Z

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  • TA的每日心情

    2021-9-18 23:20
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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
    2021-8-27 15:00
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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
    7 天前
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    [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
    2021-9-5 18:54
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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
    昨天 06:28
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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
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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

    2021-9-16 11:01
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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
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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
    慵懒
    2021-9-13 23:32
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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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