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【J1294】最新人工智能之keras项目实战教程

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    发表于 2021-4-17 21:08:17 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【J1294】最新人工智能之keras项目实战教程

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    资源描述及截图:

    视频:
          1 Keras项目实战课程概述.mp4
          2 简介与安装.mp4
          3 训练自己的数据集整.mp4
          4 数据加载与预处理.mp4
          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
          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
          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
          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
          20 训练模型与效果展示.ts
          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
          27 Embeeding-layer效果.ts
          28 准备词向量数据.ts
          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
          32 参数调优.ts
          33 多标签解决方案.ts
          34 多标签网络训练与测试.ts
          35 多输出网络解决方案.ts
          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
          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
          43 判别网络设计.ts
          44 生成网络定义.ts
          45 标签制作.ts
          46 训练与测试网络模型.ts
          47 DCGAN网络.ts
          48 迁移学习的目标.mp4
          49 迁移学习策略.ts
          50 Resnet原理.ts
          51 Resnet网络细节.ts
          52 Resnet基本处理操作.ts
          53 shortcut模块.ts
          54 加载训练好的权重.ts
          55 迁移学习效果对比.ts
          56 数据与目标.ts
          57 字符表制作.ts
          58 数据读取.ts
          59 数据增强.ts
          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
          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
          68 测试数据准备.ts
          69 完成测试模块.ts
          70 模板目录结构.mp4
          71 模型与训练结构.ts
          72 评论数据集与任务目标.ts
          73 数据准备.ts
          74 模型整体架构.ts
          75 准备模型.ts
          76 训练网络.ts
          77 多标签训练.ts

    keras代码课件
            keras.pptx
            第二,三章:搭建神经网络模型-应用于自己的数据集
            第四章:LSTM时间序列预测任务
            第五章:文本分类实战
            第六章:多标签与多输出
            第七章:数据增强
            第八章:对抗生成网络
            第九章:迁移学习
            第十章:地址邮编多序列预测
            第十一章:seq2seq网络实战
            第十二章:实战模板总结

    哎...今天够累的,签到来了1...
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