唐宇迪人工智能-Keras-项目实战，视频课程+代码课件

1 Keras项目实战课程概述.mp4 [20.55M]

2 简介与安装.mp4 [32.37M]

3 训练自己的数据集整.mp4 [90.58M]

4 数据加载与预处理.mp4 [66.25M]

5 搭建网络模型.mp4 [86.31M]

6 学习率对结果的影响.ts [51.19M]

7 Drop-out操作.ts [17.71M]

8 权重初始化方法对比.ts [21.80M]

9 初始化标准差对结果的影响.ts [7.75M]

10 正则化对结果的影响.ts [100.40M]

11 加载模型进行测试.ts [22.21M]

12 卷积层构造.ts [41.96M]

13 整体流程.ts [20.56M]

14 BatchNormalization效果.ts [23.61M]

15 参数对比.ts [74.45M]

16 网络测试效果.mp4 [44.10M]

17 时间序列模型.ts [22.35M]

18 网络结构与参数定义.ts [13.66M]

19 构建LSTM模型.ts [13.33M]

20 训练模型与效果展示.ts [37.42M]

21 多序列预测结果.ts [22.57M]

22 股票数据预测.ts [25.62M]

23 数据预处理.ts [15.50M]

24 预测结果展示.ts [23.44M]

25 文本数据读取预处理.ts [30.94M]

26 基本模型.ts [30.87M]

27 Embeeding-layer效果.ts [19.17M]

28 准备词向量数据.ts [15.50M]

29 词嵌入训练结果.ts [14.30M]

30 加入LSTM层效果.ts [18.50M]

31 加入卷积层效果.ts [6.50M]

32 参数调优.ts [22.59M]

33 多标签解决方案.ts [22.85M]

34 多标签网络训练与测试.ts [27.94M]

35 多输出网络解决方案.ts [21.39M]

36 多输出网络训练与测试.ts [30.14M]

37 DIY你的数据集.ts [34.80M]

38 数据增强概述.ts [53.30M]

39 图像数据变换.ts [37.92M]

40 数据增强效果.ts [40.90M]

41 对抗生成网络通俗解释.mp4 [52.32M]

42 GAN网络组成.ts [7.80M]

43 判别网络设计.ts [63.89M]

44 生成网络定义.ts [30.98M]

45 标签制作.ts [21.24M]

46 训练与测试网络模型.ts [22.46M]

47 DCGAN网络.ts [28.79M]

48 迁移学习的目标.mp4 [10.65M]

49 迁移学习策略.ts [14.08M]

50 Resnet原理.ts [111.86M]

51 Resnet网络细节.ts [35.51M]

52 Resnet基本处理操作.ts [12.77M]

53 shortcut模块.ts [36.84M]

54 加载训练好的权重.ts [14.77M]

55 迁移学习效果对比.ts [19.51M]

56 数据与目标.ts [11.42M]

57 字符表制作.ts [23.85M]

58 数据读取.ts [10.16M]

59 数据增强.ts [37.87M]

60 网络模型.ts [21.18M]

61 测试效果.ts [37.72M]

62 网络模型解读.ts [16.27M]

63 数据介绍与读取.ts [15.30M]

64 配置文件制作.ts [11.51M]

65 编码器模型.ts [12.55M]

66 解码器模型.ts [8.37M]

67 制作训练batch数据.ts [55.58M]

68 测试数据准备.ts [33.24M]

69 完成测试模块.ts [27.17M]

70 模板目录结构.mp4 [35.38M]

71 模型与训练结构.ts [12.28M]

72 评论数据集与任务目标.ts [6.94M]

73 数据准备.ts [19.72M]

74 模型整体架构.ts [14.90M]

75 准备模型.ts [21.81M]

76 训练网络.ts [10.25M]

77 多标签训练.ts [22.84M]

keras代码课件.zip [2.11G]