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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
    & ?: [- Q1 k# L' g- x. C. Z+ N│      1 Keras项目实战课程概述.mp4/ d& ]8 k4 I; `1 Y7 y
    │      2 简介与安装.mp4
    ! T7 p5 i; M% J+ S$ _  L/ a! I0 |│      3 训练自己的数据集整.mp4
    5 `  L$ {" H* {│      4 数据加载与预处理.mp4
    ' R0 ^; a1 z0 |" X5 \( X/ \7 n│      5 搭建网络模型.mp42 J4 G% B6 W  t6 E8 Y  p/ Z
    │      6 学习率对结果的影响.ts: d( ~! l1 T' m  @
    │      7 Drop-out操作.ts3 r8 J7 `; q* {9 l; R$ @
    │      8 权重初始化方法对比.ts
    * f5 M2 [& v: b6 s$ G│      9 初始化标准差对结果的影响.ts/ q5 h3 H9 b- L: {
    │      10 正则化对结果的影响.ts
      ?( `8 z5 ]) J6 j  q7 U/ y│      11 加载模型进行测试.ts
    ) p( Z6 E8 s  d  Y, L│      12 卷积层构造.ts4 h* M1 n6 ]! _) q9 Q6 Z% T
    │      13 整体流程.ts$ N1 N) S# t4 t  p' ^
    │      14 BatchNormalization效果.ts
    2 Y4 L4 P: Q: ^' o" a│      15 参数对比.ts
    / @: ]. X1 v* p5 }│      16 网络测试效果.mp4
    5 Y( V1 O$ C5 }- N) \3 R│      17 时间序列模型.ts
    # n1 I$ r: [/ {& C1 X& }5 a│      18 网络结构与参数定义.ts& o* n+ p  b: v/ B  W
    │      19 构建LSTM模型.ts
    # a/ A8 r; R: B& K: y│      20 训练模型与效果展示.ts
    1 Q3 l* A  p# g- z) {│      21 多序列预测结果.ts8 G- N8 j; ^+ k  e6 a
    │      22 股票数据预测.ts
    " x5 z8 X' j& H2 L│      23 数据预处理.ts' a* c0 X3 P0 ?2 k9 _+ o
    │      24 预测结果展示.ts1 y2 L7 \5 `, L8 t5 t) r( l
    │      25 文本数据读取预处理.ts- }% F" m9 u6 s
    │      26 基本模型.ts
    ' B7 G6 Q# H# s) u5 P│      27 Embeeding-layer效果.ts  {# F' [8 o# X/ c* j
    │      28 准备词向量数据.ts
    # [# A8 J/ k- ^' M2 u1 Y│      29 词嵌入训练结果.ts4 Q1 L1 }9 G- Y3 f* w& i/ V0 B5 g
    │      30 加入LSTM层效果.ts; Q( |$ u  g7 A- L$ Z! h/ A' X
    │      31 加入卷积层效果.ts
    & ?% e: W. K8 b│      32 参数调优.ts
    0 t9 g5 I+ k9 C, o│      33 多标签解决方案.ts
    * n, r6 P& e2 C9 d; Y) s8 {│      34 多标签网络训练与测试.ts( u. y7 i) D7 v' M
    │      35 多输出网络解决方案.ts1 c; C3 j& g; f
    │      36 多输出网络训练与测试.ts
    : M" L6 t: S$ ?, x6 n+ s; }3 d│      37 DIY你的数据集.ts) H. c. J& x) _) k/ ]1 B/ x
    │      38 数据增强概述.ts0 H1 D$ k3 a. [. k
    │      39 图像数据变换.ts
    1 ~8 p1 C* x1 _! W8 _; u│      40 数据增强效果.ts
    + o+ Z5 R. E! ?+ f9 |│      41 对抗生成网络通俗解释.mp4
      F8 Z: |' a0 x5 A: O│      42 GAN网络组成.ts/ q* L; J1 G1 a& N2 c
    │      43 判别网络设计.ts
    & m9 F( n5 M! a( k1 u7 D7 }│      44 生成网络定义.ts; Q1 T' V+ m2 W% C' S
    │      45 标签制作.ts
    ) ?  T1 C' C9 ^4 k* x  t* V│      46 训练与测试网络模型.ts
    0 u' W0 ?9 n; k2 h" s6 G│      47 DCGAN网络.ts
    : D7 ^% k: D+ |7 i" Q  B# F! F│      48 迁移学习的目标.mp4$ J# Y+ ^9 p! v
    │      49 迁移学习策略.ts! S9 Y  ~: o' V$ `
    │      50 Resnet原理.ts0 W5 P4 E9 C0 _/ g. x  ]. y
    │      51 Resnet网络细节.ts4 E+ v* M: Q! U& J
    │      52 Resnet基本处理操作.ts
    & o3 l- N  m3 a0 E│      53 shortcut模块.ts# U0 q6 q( X5 \2 }( p* t
    │      54 加载训练好的权重.ts5 d: D  N. v- C6 _
    │      55 迁移学习效果对比.ts- g* ^) s) R1 h9 Q1 V3 q9 O9 A: w
    │      56 数据与目标.ts
    : C+ v. g1 @. i│      57 字符表制作.ts$ w5 U& T$ z& _+ I8 L
    │      58 数据读取.ts
    0 u, n5 h* C* R$ a, j, Q& H& e│      59 数据增强.ts
    3 h7 G7 B, z3 `  v1 T│      60 网络模型.ts% @: ?. X2 y( M% u- H7 z+ t
    │      61 测试效果.ts
    9 W9 {4 y9 m  n& t' K" ^│      62 网络模型解读.ts
    : x: C  n2 V6 O3 W/ h: ~( q0 o│      63 数据介绍与读取.ts
    $ O9 L* r9 g" h- s+ r  |/ L│      64 配置文件制作.ts
    2 H# R" \, L" a$ S│      65 编码器模型.ts* N/ _! q2 f5 k
    │      66 解码器模型.ts( M7 q# g$ m# D6 Q
    │      67 制作训练batch数据.ts
    # r- k6 u1 f: \" \│      68 测试数据准备.ts% U+ l8 p+ b4 u9 e4 L7 D! [% G6 H
    │      69 完成测试模块.ts  r9 a! j2 g' M6 t, f) ]* y
    │      70 模板目录结构.mp4+ L6 X' _. d6 f; G: ]/ n% ~5 d
    │      71 模型与训练结构.ts( F! ~+ x5 L. V! q& S
    │      72 评论数据集与任务目标.ts  I3 Y, n# R* h, l2 B
    │      73 数据准备.ts
    # a# g8 g0 T! V│      74 模型整体架构.ts
    3 i$ a6 b" F9 g& g/ @) N2 {│      75 准备模型.ts1 d. T9 A: A* F
    │      76 训练网络.ts
    # c( m0 d. _- _1 q│      77 多标签训练.ts
    4 b+ ?, i; m5 y( X2 r│      
    9 Y5 j2 z0 }% r8 k6 l- G└─keras代码课件" P* E' n9 W  T* L: M
            keras.pptx# ^$ a) [* I  [2 N
            第二,三章:搭建神经网络模型-应用于自己的数据集.zip
    ' P+ Q0 P2 U# F" f' J/ n        第四章:LSTM时间序列预测任务.zip
    7 N# U2 ?1 ?2 |" r  `        第五章:文本分类实战.zip) Y/ b2 k' V( O2 |$ j0 f2 A
            第六章:多标签与多输出.zip: N8 |0 p' g% K' n
            第七章:数据增强.zip0 h3 c, z& }& x0 d5 D5 z. B* g
            第八章:对抗生成网络.zip
    + [% D' H  t5 k' y        第九章:迁移学习.zip
    ) l' r  P: O" w* L/ v( j        第十章:地址邮编多序列预测.zip
    , m2 B! @  u5 u        第十一章:seq2seq网络实战.zip
    ; W+ k' k! V. T* R        第十二章:实战模板总结.zip4 x( C7 q7 ^: L8 k. u0 g' v
    / ~1 z" e$ d- A! w; g
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  • TA的每日心情

    前天 08:38
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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
    擦汗
    2022-8-2 10:10
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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
    前天 14:51
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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
    2022-7-21 10:26
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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
    慵懒
    12 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
    前天 00:18
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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

    2022-7-7 10:10
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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
    擦汗
    3 小时前
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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
    奋斗
    5 天前
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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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